Floresta e Ambiente
https://floram.org/article/doi/10.1590/2179-8087.052213
Floresta e Ambiente
Original Article Forest Management

Estimativa do Estoque de Biomassa em um Fragmento Florestal Usando Imagens Orbitais

Biomass Stock Estimate in a Forest Fragment Using Orbital Data

Ferraz, Antonio Santana; Soares, Vicente Paulo; Soares, Carlos Pedro B.; Ribeiro, Carlos Antonio S.; Binoti, Daniel Henrique B.; Leite, Helio Garcia

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Resumo

Este trabalho teve como objetivo estimar a biomassa aérea de um fragmento de Floresta Estacional Semidecidual, situada no município de Viçosa-MG, através de imagens ortorretificadas do satélite IKONOS. Com base em dados de inventário florestal, conduzido em 15 parcelas de 1000 m2 (20 m × 50 m), foram obtidas as estimativas dos estoques de biomassa aérea, a partir de equações alométricas. Estas estimativas foram relacionadas com variáveis digitais (reflectância nas quatro bandas multiespectrais e em 12 índices de vegetação), extraídas das imagens digitais, empregando-se Redes Neurais Artificiais (RNA). Os resultados mostraram que, para as condições da área de estudo, o emprego da técnica de RNA com apenas as bandas 1, 2, 3 e 4 do satélite IKONOS como variáveis de entrada foi eficiente para estimar a biomassa aérea total, embora os resíduos tenham sido ainda menores quando foram utilizadas as quatro bandas e os 12 índices de vegetação.

Palavras-chave

sensoriamento remoto, parâmetro biofísico, floresta estacional semidecidual.

Abstract

The objective of this study was to use a set of orthorectified IKONOS satellite data to estimate aerial biomass in a semideciduous seasonal forest fragment located in Viçosa, state of Minas Gerais, Brazil. Estimates of above ground biomass were obtained with allometric equations based on forest inventory data conducted in fifteen 1,000 m2 (20 m × 50 m) parcels. These estimates were related to digital variables (reflectance of four spectral bands and 12 vegetation indices) extracted from digital images using Artificial Neural Network (ANN). The results showed that for the conditions of the study area, the use of ANN with only bands 1, 2, 3 and 4 of the IKONOS satellite as input variables was efficient to estimate the total aerial biomass, although the residual was even lower when 4 bands and 12 vegetation indices were used.

Keywords

remote sensing, biophysical parameter, semideciduous forest.
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