MODELAGEM DE VARIÁVEIS BIOMÉTRICAS EM DIFERENTES CLASSES DE VEGETAÇÃO POR MEIO DE DADOS SINTÉTICOS DO SATÉLITE LANDSAT
Nome: LARISSA GARCIA FERREIRA
Data de publicação: 27/09/2023
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Papel |
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| ADRIANO RIBEIRO DE MENDONCA | Orientador |
Resumo: O uso do sensoriamento remoto passivo é uma alternativa ao inventário florestal para estimar variáveis dendrométricas. Diante disso, este trabalho teve como objetivo principal avaliar a acurácia das estimativas de diâmetro médio, altura total média e biomassa do fuste em diferentes estágios de sucessão do bioma Mata Atlântica com base em imagens sintéticas do satélite Landsat. Os dados de sensoriamento remoto foram obtidos por imagens sintéticas pelo algoritmo de Detecção e Classificação Contínua de Mudanças (CCDC). As bandas espectrais e o NDVI foram utilizados como variáveis explicativas para a modelagem. Foram usados gráficos das variáveis observadas versus variáveis estimadas, o coeficiente de determinação ajustado (2%) e a raiz do erro quadrado médio (RMSE%) para avaliação dos modelos. A seleção dos modelos foi realizada por meio do teste F para verificar a significância dos parâmetros dos modelos e a análise de variância foi usada para comparar modelos aninhados. Além disso, foi realizada a validação cruzada k-fold repetida 1000 vezes com k igual 10 para o modelo selecionado para cada variável
analisada. As variáveis selecionadas foram os percentis anuais (10 a 100) das bandas espectrais 2, 3, 4, 5, 6 e 7. As bandas do infravermelho próximo (5) e infravermelho médio 1 (6) foram selecionadas para todas as equações de estimativas para diâmetro médio, altura total média e biomassa do fuste em diferentes estágios sucessionais. As estimativas de diâmetro médio e altura total média apresentaram boa acurácia na validação cruzada. Já as estimativas de biomassa do fuste foram de baixa acurácia, não sendo recomendado para estimar a biomassa dos diferentes estágios sucessionais. A utilização de métricas extraídas das imagens sintéticas obtidas das imagens do satélite Landsat, juntamente com os dados de inventário florestal tradicional, permitiu estimar as variáveis biométricas da área de estudo.
