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000822976.pdf: 1688695 bytes, checksum: f815699f22a22464c1f74c59c035a30d (MD5) / A estimativa de Biomassa Acima do Solo (BAS), com alta precisão, utilizando dados de sensoriamento remoto é um desafio presente. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma função para estimar BAS em escala local e regional, através de imagens de alta resolução espacial, para Quercus rotundifolia e Eucalyptus, em uma área do Alentejo região do sul de Portugal e em Selvíria - MS, localizada na região Centro Oeste do Brasil, respectivamente. Para este fim, foram gerados alguns modelos empíricos, combinando os valores de biomassa estimada a partir de parcelas de inventário com alguns índices de vegetação baseados em imagem QuickBird e Pléiades. Analisando a área de estudo 1, o modelo que melhor se ajustou na estimativa da biomassa foi associado ao Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), apresentando um coeficiente de determinação (R 2 ) 75,6%. Na área de estudo 2, os modelos que melhor se ajustaram nas estimativas de biomassa fizeram uso do Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), apresentando um coeficientes de determinação (R 2 ) de 64,8%. Essas funções poderão ser utilizadas em outras regiões para as mesmas espécies, com clima semelhante e com as mesmas características locais. Esta abordagem pode ser usada como uma ferramenta de baixo custo para produzir estimativas de biomassa acima do solo preliminares em escala local e regional / Estimating Above Ground Biomass (BAS), with high accuracy, using remote sensing data is a current challenge. The objective of this study was to develop a function to estimate BAS in local and regional level, through images of high spatial resolution, for Quercus rotundifolia and Eucalyptus, an area in the Alentejo region of southern Portugal and Selvíria - MS, located in the region central Brazil, respectively. To this end, some empirical models were generated by combining the values of biomass estimated from inventory plots with some vegetation indices based on QuickBird image and Pleiades. Analyzing the study area 1, the model that best fit the estimation of biomass was associated with the Index Normalized Difference Vegetation index (NDVI), with a coefficient of determination (R 2 ) 75.6%. In study area 2, the models that best fit the biomass estimates made using the Soil Adjusted Vegetation (SAVI) Index, with a coefficient of determination (R 2 ) of 64.8%. These functions can be used in other regions for the same species with similar climate and with the same local features. This approach can be used as an inexpensive tool to produce estimates of biomass above ground primary local and regional scale
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/123322 |
| Date | 31 October 2014 |
| Creators | Macedo, Fabrício Lopes de [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Rodrigues, Ricardo Antônio Ferreira [UNESP], Silva, Hélio Ricardo [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 105 f. : il. color. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1, -1 |
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