florestal
Resultados para Inventários Florestais.
Índice
- 1. Informações Gerais
- 2. Instalação
- 3. Volume Individual
- 4. Amostragem Casual Simples
- 5. Amostragem Casual Estratificada
- 6. Método de Bitterlich
- 7. Parâmetros Fitossociológicos
- 8. Referências
- 9. Contato
1. Informações Gerais
As funções retornam parâmetros de amostragem para inventários florestais com tabelas e gráficos. Os métodos utilizados no pacote referem-se a Pellico & Brena (1997) <https://bit.ly/2BDbHJI>.
Funções:
- indvol(): calcula o volume individual a partir de uma equação inserida pelo usuário, por um fator de forma ou por uma das equações utilizadas no Inventário Florestal Nacional, listadas por estado e por fitofisionomia. Ver as equações: Equações.
- acs(): retorna parâmetros amostrais para Amostragem Casual Simples.
- ace(): retorna parâmetros amostrais para Amostragem Casual Estratificada.
- bit(): retorna parâmetros amostrais para amostragem pelo Método de Bitterlich.
- fito(): retorna parâmetros fitossociológicos.
Obs. 1: As funções 'acs', 'ace', 'bit' e 'fito' retornam, além de uma lista dos resultados, um arquivo docx salvo na pasta de arquivos temporários do seu computador. Caso tenha problemas devido a questões de administração de usuários, pode-se utilizar o argumento 'save=F', para que o arquivo não seja salvo.
Obs. 2: O idioma das saídas é Português, por padrão. Pode-se alterar para Inglês com o argumento 'pt=F'.
2. Instalação
install.packages("florestal")
library(florestal)
3. Volume Individual
#Para calcular o volume individual, usamos a função 'indvol()'.
#Caso o mesmo indivíduo tenha mais de um fuste mensurado, a numeração do indivíduo deve se repetir na linha de baixo. Nesse caso, será considerada a maior altura e calculado o diâmetro médio quadrático.
#Para Amostragem Casual Simples, a planilha precisa necessariamente conter as colunas nesta ordem:
#Parcelas na primeira (em numeral); indivíduos na segunda (em numeral); espécies na terceira; altura na quarta (em metros); e diâmetro (ou circunferência) na quinta (em centímetros).
#A quinta coluna deve conter o diâmetro, a não ser que a equação que for utilizar considere a circunferência. Se estiver em circunferência e quiser transformar em diâmetro, use o argumento 'circ=T'.
#Carrega nossa planilha de exemplo:
data("simple1")
head(simple1)
#Usando uma equação inserida pelo usuário:
IF_simple <- indvol(x = simple1, mens="plot", myeq = "0.000065661*d^2.475293*h^0.300022")
head(IF_simple)
#Usando um fator de forma:
IF_f <- indvol(x = simple1, mens="plot", f = 0.7)
head(IF_f)
#Para Amostragem Casual Estratificada, a planilha precisa necessariamente conter as colunas nesta ordem:
#Estratos na primeira (em numeral); parcelas na segunda (em numeral); indivíduos na terceira (em numeral); espécies na quarta; altura na quinta (em metros); e diâmetro (ou circunferência) na sexta (em centímetros).
#Carrega nossa planilha de exemplo:
data("est1")
head(est1)
#Criamos um objeto para cada estrato e depois os unimos com 'rbind':
IF_e1 <- indvol(est1[est1$Stratum==1,],mens="strata",veg="cerradoss_df")
IF_e2 <- indvol(est1[est1$Stratum==2,],mens="strata",veg="matas>10_df")
est2 <- rbind(IF_e1,IF_e2)
head(est2)
#Para o Método de Bitterlich, a planilha precisa necessariamente conter as colunas nesta ordem:
#Pontos amostrais na primeira (em numeral); indivíduos na segunda (em numeral); espécies na terceira; altura na quarta (em metros); diâmetro (ou circunferência) na quinta (em centímetros); e distância radial na sexta (em metros).
#Carrega nossa planilha de exemplo:
data("bit1")
head(bit1)
IF_bit <- indvol(bit1, mens="bit", f=0.7)
head(IF_bit)
#Para um censo, a planilha precisa necessariamente conter as colunas nesta ordem:
#Indivíduos na primeira (em numeral); espécies na segunda; altura na terceira (em metros); diâmetro (ou circunferência) na quarta (em centímetros); e distância radial na quinta (em metros).
#Carrega nossa planilha de exemplo:
data("census1")
head(census1)
IF_census <- indvol(census1, mens="census", veg="cerradoss_df")
head(IF_census)
4. Amostragem Casual Simples
#Calculamos a Amostragem Casual Simples com a função 'acs()'.
#O formato da planilha deve ser o mesmo descrito na seção 3. Volume Individual, porém com a última coluna representando o volume individual (a função 'indvol' já retorna nesse formato).
#Carregamos nossa planilha de exemplo:
data("simple2")
head(simple2)
#Consideramos uma área total de 27ha, área da parcela de 0.1ha, erro requerido de 10% (padrão) e nível de significância de 5% (padrão):
IF_acs <- acs(simple2,A=27,a=0.1)
#A função retorna uma lista dos resultados. Podemos visualizar cada elemento da lista utilizando IF_acs$.
#Para alterar a quantidade de espécies no gráfico de IVI, utilizamos o argumento 'spivi' (padrão=15).
#Para alterar a amplitude dos centros de classe da distribuição diamétrica, utilizamos o argumento 'ampl' (padrão=5).
#Para alterar o erro requerido, utilizamos o argumento 'E'.
#Para alterar o nível de significância, utilizamos o argumento 'p'.
#A saída padrão é em Português. Caso queria em Inglês, utilizamos o argumento 'pt=F'.
#Outros argumentos podem ser visualizados na documentação da função:
?acs
#Um ARQUIVO DOCX é salvo na pasta de arquivos temporários do seu computador. Para encontrar a pasta, execute:
tempdir()
#O arquivo é salvo com o nome "InventarioFlorestal" seguido de um código, como "InventarioFlorestal1fbc2fa1c72".
5. Amostragem Casual Estratificada
#Calculamos a Amostragem Casual Estratificada com a função 'ace()'.
#O formato da planilha deve ser o mesmo descrito na seção 3. Volume Individual, porém com a última coluna representando o volume individual (a função 'indvol' já retorna nesse formato).
#Carregamos nossa planilha de exemplo:
data("est2")
head(est2)
#Consideramos dois estratos, o primeiro com 12.6 ha e o segundo com 10.2 ha, área da parcela de 0.1 ha, erro requerido de 10% (padrão) e nível de significância de 5% (padrão):
IF_ace <- ace(est2,a=0.1,aj=c(12.6,10.2))
#A função retorna uma lista dos resultados. Podemos visualizar cada elemento da lista utilizando IF_ace$.
#Para alterar a quantidade de espécies no gráfico de IVI, utilizamos o argumento 'spivi' (padrão=15).
#Para alterar a amplitude dos centros de classe da distribuição diamétrica, utilizamos o argumento 'ampl' (padrão=5).
#Para alterar o erro requerido, utilizamos o argumento 'E'.
#Para alterar o nível de significância, utilizamos o argumento 'p'.
#A saída padrão é em Português. Caso queria em Inglês, utilizamos o argumento 'pt=F'.
#A alocação de parcelas por estrato segue, por padrão, o método da alocação ótima de Neyman. Caso considere a alocação proporcional por área, utilize o argumento 'prop=T'.
#Outros argumentos podem ser visualizados na documentação da função:
?ace
#Um ARQUIVO DOCX é salvo na pasta de arquivos temporários do seu computador. Para encontrar a pasta, execute:
tempdir()
#O arquivo é salvo com o nome "InventarioFlorestal" seguido de um código, como "InventarioFlorestal1fbc2fa1c72".
6. Método de Bitterlich
#Calculamos a amostragem pelo Método de Bitterlich com a função 'bit()'.
#O formato da planilha deve ser o mesmo descrito na seção 3. Volume Individual, porém com a última coluna representando o volume individual (a função 'indvol' já retorna nesse formato).
#Carregamos nossa planilha de exemplo:
data("bit2")
head(bit2)
#Consideramos uma área total de 12 ha, fator de área basal igual a 2, erro requerido de 10% (padrão) e nível de significância de 5% (padrão):
IF_bit <- bit(bit2,A=12,k=2)
#A função retorna uma lista dos resultados. Podemos visualizar cada elemento da lista utilizando IF_bit$.
#Para alterar a amplitude dos centros de classe da distribuição diamétrica, utilizamos o argumento 'ampl' (padrão=5).
#Para alterar o erro requerido, utilizamos o argumento 'E'.
#Para alterar o nível de significância, utilizamos o argumento 'p'.
#A saída padrão é em Português. Caso queria em Inglês, utilizamos o argumento 'pt=F'.
#Outros argumentos podem ser visualizados na documentação da função:
?bit
#Um ARQUIVO DOCX é salvo na pasta de arquivos temporários do seu computador. Para encontrar a pasta, execute:
tempdir()
#O arquivo é salvo com o nome "InventarioFlorestal" seguido de um código, como "InventarioFlorestal1fbc2fa1c72".
7. Parâmetros Fitossociológicos
#Calculamos os parâmetros fitossociológicos com a função 'fito()'.
#Precisamos de uma planilha contendo: Espécies (sp); parcelas (plot); e diâmetro (d).
#Se tiver estratos, devem estar na primeira coluna (em numeral) e acrescentar na função o argumento 'stratum=T'.
#Carregamos nossa planilha de exemplo:
data(simple1)
head(simple1)
#Considerando uma área total de 27 ha:
IF_fito <- fito(sp=simple1$Specie, plot=simple1$Plot, d= simple1$Diameter, A=27)
#A função retorna uma lista dos resultados. Podemos visualizar cada elemento da lista utilizando IF_fito$.
#Outros argumentos podem ser visualizados na documentação da função:
?fito
#Um ARQUIVO DOCX é salvo na pasta de arquivos temporários do seu computador. Para encontrar a pasta, execute:
tempdir()
#O arquivo é salvo com o nome "Fitossociologia" seguido de um código, como "Fitossociologia1fbc2fa1c72".
8. Referências
Pellico Netto, S.; Brena, D. (1997). Inventário Florestal. Curitiba: Universidade Federal do Paraná, 316 p.
9. Contato
Igor Cobelo Ferreira <cobelo.igor@gmail.com>
Instagram: @florestalpackage
Para citar 'florestal' em publicações, por favor use:
Ferreira, Igor C. (2020). florestal: Results for Forest Inventories. R package version 0.1.3. Brasilia, Brazil. <https://cran.r-project.org/package=florestal>