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Título: Estimação de características dendométricas para floresta estacional semidecidual submontana com o uso de dados OLI e SRTM
Autor(es): Gonçalves, Anny Francielly Ataide
Orientador: Silva, Gilson Fernandes da
Coorientador: Almeida, André Quintão de
Palavras-chave: Inventário Florestal
Área basal
Volume de madeira
Data do documento: 20-Fev-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: A política florestal do Brasil prevê que todos os estados da federação deverão atualizar o inventário florestal. Atrelado a isso, faz-se necessário a utilização de técnicas, como o sensoriamento remoto, que possibilitam obter informações precisas e a redução de custos no desenvolvimento dessa atividade. Objetivou-se, nesse estudo, avaliar o uso de informações espectrais do sensor OLI Landsat 8 e dados SRTM em equações para estimação das variáveis área basal e volume de madeira para um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual Submontana pertencente à Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN) Cafundó, localizada no munícipio de Cachoeiro do Itapemirim, ES. Foi realizado o inventário florestal em 25 parcelas de 1.000m² (20 m x 50 m) e obtido as estimativas de área basal e volume de madeira com casca por meio de equações alométricas. Posteriormente, estas estimativas foram relacionadas com as variáveis provenientes do sensoriamento remoto, por meio da análise de regressão. Na análise da regressão, as variáveis dependentes foram a área basal e volume de madeira com casca, e as variáveis explicativas foram as bandas espectrais do sensor OLI, a razão entre bandas, índices de vegetação e características do relevo extraídas do SRTM, testadas para diferentes janelas espectrais. A técnica de seleção de variáveis explicativas utilizada foi a de busca exaustiva e a avaliação estatística da regressão fez uso do , RMSE (%), a dispersão dos resíduos e o emprego da técnica de validação cruzada Leave-one-out ( e RMSEcv). Para as variáveis estudadas, observou-se que a janela espectral 3 x 3 pixels foi a mais relacionada com os dados de área basal e volume de madeira, e que as variáveis do relevo extraídas do SRTM apresentaram bom desempenho quando combinadas com as variáveis espectrais do sensor OLI. Para a área basal, a equação que melhor ajustou aos dados apresentou de 0,6554, de 0,6244, RMSE (%) de 14,53% e RMSEcv (%) de 18,15%. Já em relação ao volume de madeira, a equação apresentou de 0,6039, de 0,5380, RMSE (%) de 23,03% e RMSEcv (%) 30,30%. A estimativa da área basal e volume de madeira para o fragmento de Floresta Estacional Semidecidual Submontana mediante o uso de dados espectrais apresentou resultados satisfatórios, ressaltando-se a importância da topografia na predição dessas variáveis na área estudada.
Brazil's forestry policy predict that all states of the federation should update the forest inventory. Linked to this, it is necessary to use techniques, such as remote sensing, that make it possible to obtain accurate information and reduce costs in the development of this activity. The objective of this study was to evaluate the use of Landsat 8 OLI sensor data and SRTM data in equations for estimation of variables basal area and volume of wood for a fragment of Submontane Semidecidual Seasonal Forest belonging to the Private Reserve of the Natural Heritage (RPPN) Cafundó, located in the municipality of Cachoeiro do Itapemirim, ES. The forest inventory was realized out in 25 plots of 1,000 m² (20 m x 50 m) and the estimates of basal area and volume of wood with bark were obtained by means of allometric equations. Subsequently, these estimates were related to the variables derived from the remote sensing, through the regression analysis. In the regression analysis, the dependent variables were the basal area and volume of bark wood, and the independent variables were the OLI sensor spectral bands, the ratio between bands, vegetation indices and relief characteristics extracted from the SRTM, tested for different spectral windows. The technique of selection of explanatory variables used was the exhaustive search and the statistical evaluation of the regression made use of the 2 R , RMSE (%), residue dispersion and Leave-one-out ( 2 CV R and RMSEcv) cross-validation. For the studied variables, it was observed that the 3 x 3 pixel spectral window was the most related to the data of basal area and volume of wood, and relief variables extracted from the SRTM presented good performance when combined with the spectral variables of the sensor OLI. For the basal area, the equation that best fit the data presented 2 R of 0,6554, 2 CV R of 0,6244, RMSE (%) of 14,53% and RMSEcv (%) of 18,15%. In relation to volume, the equation presented 2 R of 0,6039, 2 CV R of 0,5380, RMSE (%) of 23,03% and RMSEcv (%) of 30,30%. The estimation of the basal area and volume of wood for the Submontane Semidecidual Seasonal Forest fragment using spectral data presented satisfactory results, emphasizing the importance of topography in the prediction of these variables in the studied area.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/7679
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