Análise fitossociológica"

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library(forestmangr)

Vamos utilizar dados de inventário da amazônia, e fazer uma análise fitossociológica da área.

library(forestmangr)
data(exfm20)
dados <- exfm20

dados

Primeiro, vamos calcular os índices de diversidade da área, com a função species_diversity. Basta fornecer o nome da coluna referente às espécies:

species_diversity(dados, "scientific.name")

Podemos verificar a similaridade entre parcelas pelo índice de Jaccard, utlizando a função similarity_matrix:

similarity_matrix(dados, "scientific.name", "transect", index = "Jaccard")

Podemos também gerar um dendrograma desta análise:

similarity_matrix(exfm20, "scientific.name", "transect", index = "Jaccard", dendrogram = TRUE, n_groups = 3)

Para avaliar o nível de agregação das espécies área, podemos utilizar a função species_aggreg:

species_aggreg(dados, "scientific.name", "transect")

Podemos também avaliar a estrutura horizontal da floresta. Para isso, utilizamos a função forest_structure:

forest_structure(dados, "scientific.name", "dbh", "transect", 10000)

Também é possível calcular a estrutura vertical e interna:

forest_structure(dados, "scientific.name", "dbh", "transect", 10000, "canopy.pos", "light") 

É possível também verificar se a floresta está regulada, pelo método BDq, utilizando a função bdq_meyer:

bdq_meyer(dados, "transect", "dbh", 1000,licourt_index = 2)

Com a função diameter_class é possível dividir os dados em classes de diâmetro, e verificar o número de indivíduos por espécie em cada classe:

classified <- diameter_class(dados,"dbh", "transect", 10000, 10, 10, "scientific.name") 

head(classified)

Uma outra forma de visualizar esta tabela é com o centro de classe na coluna. Podemos fazer isso com o argumento cc_to_column:

classified <- diameter_class(dados,"dbh", "transect", 10000, 10, 10,
               "scientific.name", cc_to_column=TRUE)
head(classified)


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