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In igorcobelo/florestal: Results for Forest Inventories

florestal

Resultados para Inventários Florestais.

--------------------------------------------- ## Índice * [1. Informações Gerais](#1-informações-gerais) * [2. Instalação](#2-instalação) * [3. Volume Individual](#3-volume-individual) * [4. Amostragem Casual Simples](#4-amostragem-casual-simples) * [5. Amostragem Casual Estratificada](#5-amostragem-casual-estratificada) * [6. Método de Bitterlich](#6-método-de-bitterlich) * [7. Parâmetros Fitossociológicos](#7-parâmetros-fitossociológicos) * [8. Referências](#8-referências) * [9. Contato](#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) <>. 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.](https://github.com/igorcobelo/florestal/blob/master/Equations.md) - 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 `remotes::install_github("igorcobelo/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 equivalente". #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](#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$`. #Para alterar a quantidade de espécies no gráfico de IVI, utilizamos o argumento 'spivi' (padrão=15). #Para alterar a amplitude dos centros de classe da distribuição diamétrica, utilizamos o argumento 'ampl' (padrão=5). #Para alterar o erro requerido, utilizamos o argumento 'E'. #Para alterar o nível de significância, utilizamos o argumento 'p'. #A saída padrão é em Português. Caso queria em Inglês, utilizamos o argumento 'pt=F'. #Outros argumentos podem ser visualizados na documentação da função: `?acs` #Um ARQUIVO DOCX é salvo na pasta de arquivos temporários do seu computador. Para encontrar a pasta, execute: `tempdir()` #O arquivo é salvo com o nome "InventarioFlorestal" seguido de um código, como "InventarioFlorestal1fbc2fa1c72". ## 5. Amostragem Casual Estratificada #Calculamos a Amostragem Casual Estratificada com a função 'ace()'. #O formato da planilha deve ser o mesmo descrito na seção [3. Volume Individual](#3-volume-individual), porém com a última coluna representando o volume individual (a função 'indvol' já retorna nesse formato). #Carregamos nossa planilha de exemplo: data("est2") head(est2) #Consideramos dois estratos, o primeiro com 12.6 ha e o segundo com 10.2 ha, área da parcela de 0.1 ha, erro requerido de 10% (padrão) e nível de significância de 5% (padrão): IF_ace <- ace(est2,a=0.1,aj=c(12.6,10.2)) #A função retorna uma lista dos resultados. Podemos visualizar cada elemento da lista utilizando `IF_ace$`. #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](#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 <> Instagram: [@florestalpackage](https://www.instagram.com/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. <>

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