EMPREGO DA AN\uc1LISE DISCRIMINANTE DE FISHER PARA CLASSIFICAR FISIONOMIAS FLORESTAIS NO BIOMA PAMPA

Abstract

A an\ue1lise discriminante de Fisher (ADF) busca realizar uma combina\ue7\ue3o linear das vari\ue1veis independentes com objetivo de maximizar a separa\ue7\ue3o de grupos preditos em um espa\ue7o reduzido bidimensional e ainda permitir que novas observa\ue7\uf5es sejam classificadas ou n\ue3o dentro dos grupos conhecidos a priori. Empregou-se a ADF utilizando oito vari\ue1veis estruturais obtidas de invent\ue1rios sistem\ue1ticos do componente arb\uf3reo (DAP>10 cm) realizados em cinco tipos florestais (total de 5 ha) distintos no bioma Pampa do sul do Brasil. Posteriormente foram sorteadas 10 novas amostras provenientes das mesmas fitofisionomias para realizar a valida\ue7\ue3o do modelo. A AD gerou quatro fun\ue7\uf5es discriminantes (FDs), sendo que as duas primeiras fun\ue7\uf5es desempenharam uma capacidade de 88,4% de habilidade para discrimina\ue7\ue3o dos grupos: FD1 = 74,4% (autovalor FD1 = 33,99) e FD2 = 14% (autovalor FD2 = 6,34). Os atributos estruturais que estiveram mais relacionados com a FD1 foram riqueza de esp\ue9cies, altura comercial e altura total. Em FD2 prevaleceu a \ue1rea basal e o di\ue2metro m\ue1ximo atingido pelo caule. As outras FDs e vari\ue1veis estruturais apresentaram menor capacidade de discrimina\ue7\ue3o dos grupos. A AD classificou 100% dos casos nos respectivos grupos preditos, revelando a alta efici\ueancia das vari\ue1veis discriminadoras escolhidas. As novas amostras tamb\ue9m foram classificadas em seus respectivos grupos, por\ue9m, com pequeno grau de erro. O uso da AD para a classifica\ue7\ue3o das florestas deveria ser incentivado porque o m\ue9todo \ue9 simples e os resultados s\ue3o estatisticamente mais confi\ue1veis do que outros m\ue9todos descritivos da estat\uedstica multivariada que s\ue3o amplamente utilizados.Fisher Discriminant Analysis (DA) seeks a linear combination of independent variables maximizing separation of predicted groups and also permits new observations for being classified in groups know a priori. We applied DA with eight structural attributes of vegetation obtained of systematic tree inventory surveys realized in five physiognomies types in the Brazilian Pampa biome. Later, 10 new samples were randomly selected from the same vegetation types to perform model validation. The DA generated four discriminant functions (DFs), where the first two had 88.4% power for discriminating groups (DF1 = 74.4% and DF2 = 14%). From the structural attributes used in the model, species richness, commercial height, and total height were related to DF1. Basal area and maximum stem diameter were related to DF2. The others DFs and structural variables have had less power of discriminating the groups. The DA classified 100% of the cases in their respective groups, showing a high efficiency of the chosen discriminating variables. The new forest samples inserted in the model were also classified with a small degree of error. The use of DA models should be enhanced because it is simple and more effective to express a forest classification model than the other descriptive multivariate methods