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Ciência Florestal
Centro de Pesquisas Florestais - CEPEF, Departamento de Ciências Florestais - DCFL, Programa de Pós Graduação em Engenharia Florestal - PPGEF
ISSN: 0103-9954
EISSN: 0103-9954
Vol. 28, No. 3, 2018, pp. 960-969
Bioline Code: cf18088
Full paper language: Portuguese
Document type: Research Article
Document available free of charge

Ciência Florestal, Vol. 28, No. 3, 2018, pp. 960-969

 pt FUNÇÃO ALOMÉTRICA DE BIOMASSA COM IMAGENS DE SATÉLITE DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL
Macedo, Fabrício Lopes de; Sousa, Adélia Maria de Oliveira; Gonçalves, Ana Cristina; Silva, Hélio Ricardo & Rodrigues, Ricardo Antonio Ferreira

Resumo

O presente estudo teve como objetivo ajustar funções para estimar por meio de dados derivados de imagens de satélite de alta resolução espacial, a biomassa total de Eucalyptus check for this species in other resources em escala local e regional. Para este fim, foram ajustados modelos, combinando os valores de biomassa estimada por meio de parcelas do inventário florestal associadas com índices de vegetação (IV) baseados em imagem do satélite Pléiades. A função com que apresentou melhor performance na estimativa da biomassa total, foi aquela que utilizou como variável independente o IV-SAVI, apresentando um coeficiente de determinação (R2) de 64,6%, no entanto, sem grande diferença para o NDVI e SR. As funções ajustadas poderão ser utilizadas em regiões que apresentem as mesmas espécies, clima e propriedades locais parecidas com as do presente estudo. Esta abordagem pode ser usada como uma ferramenta de baixo custo para produzir estimativas de biomassa em escala local e regional.

Palavras-chave
Eucalipto; Pléiades; índices de vegetação

 
 en BIOMASS ALLOMETRIC FUNCTION WITH SATELLITE IMAGES OF HIGH SPATIAL RESOLUTION
Macedo, Fabrício Lopes de; Sousa, Adélia Maria de Oliveira; Gonçalves, Ana Cristina; Silva, Hélio Ricardo & Rodrigues, Ricardo Antonio Ferreira

Abstract

The aim of this study was to fit functions to estimate with data derived from high spatial resolution satellite images, the total biomass of Eucalyptus check for this species in other resources at local and regional scale. For this purpose, models were fit combining values of biomass estimated from forest inventory plots and vegetation indices based on Pléiades images. The function with which presented the best performance in the estimation of the total biomass, was the one that used as an independent variable the IV-SAVI, presenting a coefficient of determination (R2) of 64.6%, however without great difference for the NDVI and SR. The fit functions can be used in other regions for the same species, and similar climate and local characteristics. This approach can be used as a low cost tool to produce estimations of biomass at local and regional level.

Keywords
Eucalyptus; pléiades; vegetation indices

 
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