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Biomass and vegetation index by remote sensing in different caatinga forest areas / Relação entre biomassa e índices de vegetação por sensoriamento remoto em diferentes áreas de florestas de caatinga
Luz, Leudiane Rodrigues; Giongo, Vanderlise; Santos, Antonio Marcos dos; Lopes, Rodrigo José de Carvalho; Lima Júnior, Claudemiro de.
  • Luz, Leudiane Rodrigues; Universidade de Pernambuco. Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental. Petrolina. BR
  • Giongo, Vanderlise; Embrapa Semiárido. Centro de Pesquisa Agropecuária do Trópico Semiárido. Petrolina. BR
  • Santos, Antonio Marcos dos; Universidade de Pernambuco. Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental. Petrolina. BR
  • Lopes, Rodrigo José de Carvalho; Universidade de Pernambuco. Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental. Petrolina. BR
  • Lima Júnior, Claudemiro de; Universidade de Pernambuco. Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental. Petrolina. BR
Ciênc. rural (Online) ; 52(2): e20201104, 2022. tab, graf, ilus, mapas
Article in English | VETINDEX, LILACS | ID: biblio-1286050
ABSTRACT
Continued unsustainable exploitation of natural resources promotes environmental degradation and threatens the preservation of dry forests around the world. This situation exposes the fragility and the necessity to study landscape transformations. In addition, it is necessary to consider the biomass quantity and to establish strategies to monitor natural and anthropic disturbances. Thus, this research analyzed the relationship between vegetation index and the estimated biomass using allometric equations in different Brazilian caatinga forest areas from satellite images. This procedure is performed by estimating the biomass from 9 dry tropical forest fragments using allometric equations. Area delimitations were obtained from the Embrapa collection of dendrometric data collected in the period between 2011 and 2012. Spectral variables were obtained from the orthorectified images of the RapidEye satellite. The aboveground biomass ranged from 6.88 to 123.82 Mg.ha-1. SAVI values were L = 1 and L = 0.5, while NDVI and EVI ranged from 0.1835 to 0.4294, 0.2197 to 0.5019, 0.3622 to 0.7584, and 0.0987 to 0.3169, respectively. Relationships among the estimated biomass and the vegetation indexes were moderate, with correlation coefficients (Rs) varying between 0.64 and 0.58. The best adjusted equation was the SAVI equation, for which the coefficient of determination was R² = 0.50, R2aj = 0.49, RMSE = 17.18 Mg.ha-1 and mean absolute error of prediction (MAE) = 14.07 Mg.ha-1, confirming the importance of the Savi index in estimating the caatinga aboveground biomass.
RESUMO
A exploração contínua e insustentável dos recursos naturais promove a degradação ambiental e ameaça a conservação das florestas secas no mundo. Essa situação expõe a fragilidade e a necessidade de estudar as transformações da paisagem. É necessário considerar o quantitativo de biomassa e o estabelecimento de estratégias para monitorar distúrbios naturais e antrópicos. Assim, este trabalho teve como objetivo analisar a relação entre o índice de vegetação e a biomassa estimada por meio de equações alométricas em diferentes áreas da caatinga brasileira a partir de imagens de satélite. Este procedimento é realizado estimando-se a biomassa de nove fragmentos de floresta tropical seca com o uso em equações alométricas. As delimitações das áreas foram obtidas da coleção da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, a partir dos dados dendrométricos coletados no período entre 2011 e 2012. As variáveis espectrais foram obtidas a partir das imagens ortorretificadas do satélite RapidEye. A biomassa acima do solo variou de 6,88 a 123,82 Mg.ha-1. Os valores de SAVI para os coeficientes L = 1 e L = 0,5, NDVI e EVI variaram de 0,1835 a 0,4294, 0,2197 a 0,5019, 0,3622 a 0,7584 e 0,0987 a 0,3169, respectivamente. As relações entre a biomassa estimada e os índices de vegetação foram moderadas, com coeficiente de correlação (rs) variando entre 0,64 e 0,58. A equação mais bem ajustada foi a Equação do SAVI, com coeficiente de determinação foi R² = 0,50, R2aj = 0.49, RMSE = 17.18 Mg.ha-1 e erro médio absoluto de predição (MAE) = 14.07 Mg.ha-1, confirmando a importância do índice SAVI na estimativa da biomassa aérea da Caatinga.
Subject(s)


Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Forests / Decision Support Techniques / Biomass / Renewable Energy Type of study: Prognostic study Language: English Journal: Ciênc. rural (Online) Year: 2022 Type: Article Institution/Affiliation country: Embrapa Semiárido/BR / Universidade de Pernambuco/BR

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