dc.creatorStanley Schettino
dc.creatorLuciano José Minette
dc.creatorFabricio Silva
dc.creatorIsabela Dias Reboleto
dc.creatorÍtalo Lima Nunes
dc.creatorCarolina Freitas Schettino
dc.date.accessioned2022-11-28T14:38:19Z
dc.date.accessioned2023-06-16T16:57:31Z
dc.date.available2022-11-28T14:38:19Z
dc.date.available2023-06-16T16:57:31Z
dc.date.created2022-11-28T14:38:19Z
dc.date.issued2019-12
dc.identifierdoi.org/10.18671/scifor.v47n124.18
dc.identifier2318-1222
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1843/47504
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6684139
dc.description.abstractEste estudo teve como objetivo testar o método de análise multicritério, na plataforma do Sistema de Informação Geográfica (SIG), para realizar mapeamento em níveis de adequabilidade para o corte mecanizado de florestas de eucalipto. O estudo foi realizado utilizando povoamentos de eucalipto para produção de celulose no Estado de Minas Gerais, Brasil. Os principais fatores que influenciavam o corte florestal mecanizado foram determinados, bem como as restrições técnicas e ambientais. Os fatores quantitativos (declividade, produtividade dos talhões, volume por árvore, idade do plantio e número de árvores por hectare) foram padronizados com a utilização da lógica fuzzy. Para combinar os fatores, foram estabelecidos pesos para cada um deles por meio da técnica AHP (Analytic Hierarchy Process). A partir destes pesos, foi realizada a combinação linear ponderada WLC (Weighted Linear Combination) e gerado um mapa de adequabilidade para o corte florestal mecanizado. O processo de mapeamento realizado permitiu classificar a área florestal em cinco classes adequabilidade: muito baixa (0,2%); baixa (3,3%); média (15,2%); alta (53,0%) e muito alta (28,3%). O fator declividade foi o critério que mais influenciou na espacialização nas áreas de adequabilidade para o corte florestal com o harvester. O método de análise multicritério demonstrou ser uma ferramenta eficiente para criar mapas de adequabilidade para a operação com o harvester e apoiar o planejamento da colheita da madeira por meio da identificação de áreas que tendem a ter uma menor ou maior produtividade.
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.publisherBrasil
dc.publisherICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
dc.publisherUFMG
dc.relationScientia Forestalis
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectForest harvesting planning
dc.subjectFuzzy logic
dc.subjectDecision support system
dc.titleMulti-criteria analysis on mapping of areas for mechanized forest harvesting
dc.typeArtigo de Periódico


Este ítem pertenece a la siguiente institución