Modelos para estimativa de variáveis florestais com a utilização de imagens multiespectrais

Igor Eloi Silva Machado; Micael Moreira Santos; Marcos Giongo; Edmar Vinicius de Carvalho; Eduardo Ganassoli Neto

doi:10.4336/2017.pfb.37.90.1380

Autores

Igor Eloi Silva Machado Universidade Federal do Tocantins
Micael Moreira Santos Universidade Federal do Paraná
Marcos Giongo Universidade Federal do Tocantins
Edmar Vinicius de Carvalho Universidade Federal do Tocantins
Eduardo Ganassoli Neto Universidade Federal do Paraná

DOI:

https://doi.org/10.4336/2017.pfb.37.90.1380

Palavras-chave:

Landsat, Inventários florestais, Estimativa de volume

Resumo

Técnicas de sensoriamento remoto em monitoramento vegetacional vêm sendo cada vez mais utilizadas e melhoradas. A utilização dessas técnicas é uma alternativa potencial para embasar inventários florestais. O presente trabalho tem por objetivo estimar variáveis florestais utilizando imagens multiespectrais associadas a informações obtidas em levantamento de campo. Foi estudada uma área de floresta tropical com aproximadamente 44.728,5 ha. Foi feito um inventário florestal 100%, fornecendo a volumetria das árvores com circunferência a 1,30 m acima do solo (CAP) superior a 110 cm. Foi utilizada a cena 227/069 do Landsat 7, sendo feita correção radiométrica da imagem, obtendo-se os valores de reflectância. Foram avaliados três tamanhos de parcelas circulares (40, 80 e 120 m de raio) para ajuste dos modelos lineares. O comportamento espectral da área apresentou respostas baixas na região do visível (TM1, TM2 e TM3), aumentando no infravermelho próximo (TM4). A banda TM4 apresentou maior correlação com o CAP (R: -0,5203). O melhor modelo para estimativa do volume exibiu R²_aj = 0,387 e S_yx = 30,199%, estimando um volume médio de 39,61 m³ ha-1. Os resultados demonstraram viabilidade do uso de imagens de satélites para estimativa de variáveis dendrométricas.

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Biografia do Autor

Igor Eloi Silva Machado, Universidade Federal do Tocantins

http://lattes.cnpq.br/0973631236923749

Micael Moreira Santos, Universidade Federal do Paraná

http://lattes.cnpq.br/7474383274009277

Marcos Giongo, Universidade Federal do Tocantins

http://lattes.cnpq.br/5712134838373036

Edmar Vinicius de Carvalho, Universidade Federal do Tocantins

http://lattes.cnpq.br/004872554038666

Eduardo Ganassoli Neto, Universidade Federal do Paraná

http://lattes.cnpq.br/1622146643415474

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