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O uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes. Dissertação (Mestrado em Ciência, Inovação e Tecnologia para a Amazônia) - Universidade Federal do Acre, Rio Branco, 2016. Orientador: Dr. Marcus Vinício Neves d'Oliveira.

Starch is the most important carbohydrate storage in plants. It is a raw material with diverse botanical origins, and is used by the food, paper, chemical, pharmaceutical, textile and other industries. In this work, native starches of Paraná pine seeds (pinhão) (Araucária angustiofolia, Bert O. Ktze) and european chestnut seeds (Castanea sativa, Mill) were studied by thermoanalytical techniques: thermo-gravimetry (TG), differential thermal analysis (DTA) and differential scanning calorimetry (DSC), as well as X-ray powder patterns diffractometry. Apparent and total amylose content was also determined. O amido é o mais importante carboidrato de reserva em plantas. É uma matéria-prima originária de diversas fontes botânicas, e muito usado nas indústrias de alimentos, papéis, químicas, farmacêuticas, têxteis e outras. Neste trabalho, amidos nativos das sementes de pinheiro do Paraná (pinhão) (Araucaria angustiofolia, Bert O. Ktze) e de castanha Européia (Castanea sativa, Mill) foram estudados pelas técnicas termoanalíticas: termogravimetria (TG), análise térmica diferencial (DTA) e calorimetria exploratória diferencial (DSC), bem como difratometria de raios-X. Também os teores de amilose aparente e total foram determinados.