| Revista: | Floresta |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000383640 |
| ISSN: | 0015-3826 |
| Autors: | Cassol, Henrique Luis Godinho1 Saldanha, Dejanira Luderitz2 Kuplich, Tatiana Mora3 |
| Institucions: | 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil 2Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Departamento de Geociencias, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil 3Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Santa Maria, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Any: | 2014 |
| Període: | Oct-Dic |
| Volum: | 44 |
| Número: | 4 |
| Paginació: | 697-708 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | Carbon inventory in a fragment of Mixed Ombrophylous Forest by remote sensing. The research aims to make inventory of carbon of a fragment of Araucaria Forest using data from medium spatial resolution sensors. Satellite data from ASTER, TM and LISS were used to obtain the radiometric data. The above ground biomass and carbon data (biophysical data) were derived from the continuous forest inventory located in São João do Triunfo, PR. The methodology consisted of establishing the empirical relationship between spectral and biophysical data sets using linear regression. Except for the TM data, which showed unsatisfactory results, the use of ASTER and LISS satellite data was suited to forest carbon inventory by remote sensing, with errors lower than those set in traditional inventory campaigns (α < 0,05) |
| Resumen en portugués | O trabalho teve como objetivo inventariar o carbono de um fragmento de Floresta Ombrófila Mista utilizando dados provenientes de sensores de média resolução espacial. Uma cena dos sensores ASTER, LISS e TM foi empregada na obtenção dos dados radiométricos (espectrais), e os dados de biomassa e carbono (biofísicos) foram oriundos de parcelas de inventário florestal contínuo em São João do Triunfo, PR. A metodologia consistiu em estabelecer a relação empírica entre esses conjuntos de dados por meio de equações lineares de regressão. À exceção do sensor TM, que apresentou resultado insatisfatório, o uso dos dados oriundos dos sensores LISS e ASTER foi adequado para se inventariar o carbono florestal por detecção remota, com erros inferiores aos estabelecidos nas campanhas de inventários tradicionais (α < 0,05) |
| Disciplines | Agrociencias, Biología, Geociencias |
| Paraules clau: | Silvicultura, Ecología, Cartografía, Acumulación de carbono, Inventarios, Percepción remota, Bosque ombrófilo mixto, Brasil |
| Keyword: | Agricultural sciences, Biology, Earth sciences, Silviculture, Ecology, Cartography, Mixed ombrophylous forest, Carbon storage, Inventories, Remote sensing, Brazil |
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