ESTIMATIVA DE PARÂMETROS FLORESTAIS EM ÁREA DE CERRADO A PARTIR DE IMAGENS DO SENSOR LANDSAT 8
Author(s) -
Micael Moreira Santos,
Igor Elói Silva Machado,
Edmar Vinícius de Carvalho,
Marcelo Ribeiro Viola,
Marcos Giongo
Publication year - 2017
Publication title -
floresta
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
eISSN - 1982-4688
pISSN - 0015-3826
DOI - 10.5380/rf.v47i1.47988
Subject(s) - forestry , native forest , environmental science , physics , humanities , geography , art , ecology , biology
A necessidade de se obter dados que caracterizam determinado fragmento florestal, esbarra na dificuldade de processamento dos dados, altos custos demandados e elevado tempo gasto com os inventarios tradicionais. O uso de tecnicas de processamento digital de imagens (PDI), utilizando dados de sensoriamento remoto para estimar variaveis florestais, pode ser ferramenta util e eficaz na complementacao do inventario de campo. O presente trabalho teve por objetivo avaliar a viabilidade da utilizacao de imagens multiespectrais do sensor Landsat 8 OLI, atraves de analise de regressao com dados de campo, para a estimativa de parâmetros florestais. Para isso foi realizado inventario com objetivo de obter os parâmetros florestais: diâmetro a altura do peito (DAP); area basal (G); altura total (Ht); numero de arvores (N) e volume de madeira (Vol). Na etapa de PDI, foram utilizados os valores de reflectância e os indices de vegetacao NDVI e SAVI (obtidos das bandas do sensor) nos pixels que abrangem as parcelas do inventario, seguidos das analises de correlacao entre as bandas e os parâmetros florestais do estudo. Em seguida foram feitos o ajuste dos modelos de regressao linear multipla para a espacializacao dos dados. Os melhores resultados, referentes aos valores de R² aj , para os modelos de DAP; G; Ht; N e Vol, foram de 0,57; 0,66; 0,16; 0,34 e 0,49, respectivamente. Conclui-se que, apesar de alguns valores de R² aj terem sido inferiores (Ht e N em relacao aos outros parâmetros), os resultados obtidos foram satisfatorios podendo distinguir os diferentes aspectos da area de estudo.
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