| Revue: | Floresta |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000315991 |
| ISSN: | 0015-3826 |
| Autores: | Matos, Francisca Dionizia de Almeida1 Kirchner, Flavio Felipe2 |
| Instituciones: | 1Instituto Nacional de Pesquisas da Amazonia, Manaus, Amazonas. Brasil 2Universidade Federal do Parana, Departamento de Ciencias Florestais, Curitiba, Parana. Brasil |
| Año: | 2008 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 38 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 157-171 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en inglés | The implications of the reduction of tropical forest in the carbon cycle has created a demand for development of non destructive methods to biomass estimates a key component in modeling biogeochemical cycles. The research had as objective to estimate indirectly the above ground biomass (AGB) of a pristine forest, correlating field data to IKONOS II satellite data. Biomass was obtained by indirect method and the vegetation analysis by means of horizontal structure. The original bands, vegetation index like ARVI, NDVI, MSAVI and R43, PCA and Tasseled Cap transforms and Spectral Mixing Linear Model were used in modeling. The integration of ground truth and satellite data was performed by statistical procedure, by the application of linear multiple regression using STEPWISE method. For the spatialization, the minimum and the maximum values of the confidence interval for biomass estimates provided by the model were adopted as classes. The confidence interval was 343,05 ± 14,90 Mg. ha-1 for 95% probability. The highest correlations between biomass and digital variables ARVI, SLMMVEG and NDVI are negative. Modeling demonstrated that the variables R43, NDVI, TCap3 and TCap4 were the best correlation with biomass data |
| Resumen en portugués | A implicação da redução das florestas tropicais no ciclo de carbono vem criando uma demanda de desenvolvimento de métodos não-destrutivos para a determinação de biomassa, elemento importante na modelagem dos ciclos biogeoquímicos. A pesquisa teve por objetivo estimar indiretamente a biomassa acima do solo de uma floresta primária, correlacionando dados de campo e orbitais do satélite IKONOS II. A biomassa foi obtida pelo método indireto e a análise da vegetação por meio da estrutura horizontal. Na modelagem foram usadas as bandas originais, Índices de Vegetação, como ARVI, NDVI, MSAVI, R43, e Transformações por Componentes Principais, Tasseled Cap e Modelo Linear de Mistura Espectral. A integração da verdade de campo e os dados de satélite foi realizada por procedimentos estatísticos, aplicando-se regressão linear múltipla usando o método Stepwise. Para a espacialização, adotou-se como classes os valores mínimos e máximos dos limites de confiança das estimativas de biomassa obtidas com o modelo. O intervalo de confiança a 95% de probabilidade para a biomassa encontrada no campo foi de 343,05±14,90 Mg.ha-1. As maiores correlações entre biomassa e as variáveis digitais ARVI, MLMEVEG e NDVI são negativas. A modelagem mostrou que as variáveis R43, NDVI, TCap3 e TCap4 foram as que melhor se correlacionaram com a biomassa |
| Disciplinas: | Biología, Geociencias |
| Palabras clave: | Botánica, Ecología, Cartografía, Amazonas, Bosques, Biomasa, Percepción remota |
| Keyword: | Biology, Earth sciences, Botany, Ecology, Amazon, Forests, Biomass, Remote sensing, Cartography |
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