dc.creator | Stanley Schettino | |
dc.creator | Luciano José Minette | |
dc.creator | Fabricio Silva | |
dc.creator | Isabela Dias Reboleto | |
dc.creator | Ítalo Lima Nunes | |
dc.creator | Carolina Freitas Schettino | |
dc.date.accessioned | 2022-11-28T14:38:19Z | |
dc.date.accessioned | 2023-06-16T16:57:31Z | |
dc.date.available | 2022-11-28T14:38:19Z | |
dc.date.available | 2023-06-16T16:57:31Z | |
dc.date.created | 2022-11-28T14:38:19Z | |
dc.date.issued | 2019-12 | |
dc.identifier | doi.org/10.18671/scifor.v47n124.18 | |
dc.identifier | 2318-1222 | |
dc.identifier | http://hdl.handle.net/1843/47504 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6684139 | |
dc.description.abstract | Este 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.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
dc.publisher | Brasil | |
dc.publisher | ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS | |
dc.publisher | UFMG | |
dc.relation | Scientia Forestalis | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.subject | Forest harvesting planning | |
dc.subject | Fuzzy logic | |
dc.subject | Decision support system | |
dc.title | Multi-criteria analysis on mapping of areas for mechanized forest harvesting | |
dc.type | Artigo de Periódico | |