Análise da cobertura vegetal e de biomassa em área de contato floresta/savana a partir de dados TM/Landsat JERS-1

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1999
Autor(a) principal: Luciana Spinelli de Araujo
Orientador(a): João Roberto dos Santos
Banca de defesa: Corina da Costa Freitas, Yosio Edemir Shimabukuro, Christel Lingnau, Waldir Mantovani
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Resumo em Inglês: Changes of forest coverage to other land use forms are responsible for part of the global CO_2 emission, contributing to changes of the equilibrium of gases that constitute the atmosphere. The inventory and monitoring of vegetation cover are considered primary sources of information for global modeling studies, contributing also for studies of changes I biodiversity. In this frame, the objective of this study is to analyze the usefulness of TM/Landsat and JERS-1 images for the stratification of vegetation and quantification of its' biomass in contact zones forest/savana in the central north part of Roraima State. The field survey allowed the characterization and the inventory of four vegetation classes of interest: primary forest, secondary succession, savanna parkland and ""land savanna. Digital processing techniques (Linear spectral Mixture Model and Soil Adjuste Vegetation Index)were applied to the TM scene in order to discriminate the facies. Both processing procedures were adequate for the delineation of forest classes, while the discrimination of savanna classes presented problems. From both JERS-1 and TM original and synthetic images the digital values, corresponding to the samples inventoried in the field, were extracted. Information obtained from both sensors were associated separately to biomass, using statistical models. The results showed a significant correlation among biomass and sensor data, specially for the analysis of forest formations. The variable referring to digital values of band 4 from TM/Landsat best correlates with the biophysical parameter analyzed. Data of forest backscatter from JERS-1 can also be used for the analysis of biomass, and there is a significant correlation among the variables. In the savana areas, the low correlation indicates the difficulty to explain the behavior of biomass, using the orbital data analyzed. The use of multiple regression, with the inclusion of information from both sensors did not improve the model for the relation forest/savanna biomass.
Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/deise/2000/07.19.09.09
Resumo: As mudanças das áreas de floresta em outras formas de uso da terra são responsáveis por parte da emissão global de CO_2, contribuindo para o desequilíbrio do teor de gases constituintes na atmosfera. O inventário e monitoramento da cobertura vegetal são considerados fontes primárias de informação em estudos de modelagem global, contribuindo também para estudos de alteração da biodiversidade. Assim, este trabalho tem como finalidade analisar a utilização de imagens TM/Landsat e JERS-1 para a estratificação da vegetação e quantificação de sua biomassa em áreas de contato floresta/savana na região centro-norte do Estado de Roraima. O trabalho de campo propiciou a caracterização e o inventário da vegetação em quatro classes de interesse - floresta primária, sucessão secundária, savana parque e savana graminosa. Técnicas de processamento digital (Modelo Linear de Mistura Espectral e Índice de Vegetação Ajustado para Influência do Solo) aplicadas à imagem TM foram empregadas, com o intuito de discriminar as diferentes fácies. Ambos os processamentos mostraram-se adequados para o delineamento das classes florestais, havendo dificuldade na discriminação das classes savânicas. Da imagem JERS-1 e das imagens TM originais e sintéticas, foram extraídos os valores digitais correspondentes às amostras inventariadas em campo. As informações extraídas dos dois sensores foram associadas isoladamente à biomassa através de modelos estatísticos. Os resultados indicaram a existência de correlação significativa entre biomassa e dados sensoriados, especialmente na análise das formações florestais, sendo a variável referente aos valores digitais da banda 4 do TM/Landsat que melhor se correlaciona com o parâmetro biofísico analisado. Nessas formações, dados de coeficiente de retroespalhamento do sensor JERS-1 também podem ser utilizados para análise de biomassa, havendo significativa correlação entre as variáveis. Nas áreas de savana, a baixa correlação indicou a dificuldade de explicar o comportamento da biomassa, através dos dados orbitais considerados. A utilização de regressão múltipla, com a inclusão de informações dos dois sensores, não representou melhoria no modelo na relação com a biomassa florestal e savânica.
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O inventário e monitoramento da cobertura vegetal são considerados fontes primárias de informação em estudos de modelagem global, contribuindo também para estudos de alteração da biodiversidade. Assim, este trabalho tem como finalidade analisar a utilização de imagens TM/Landsat e JERS-1 para a estratificação da vegetação e quantificação de sua biomassa em áreas de contato floresta/savana na região centro-norte do Estado de Roraima. O trabalho de campo propiciou a caracterização e o inventário da vegetação em quatro classes de interesse - floresta primária, sucessão secundária, savana parque e savana graminosa. Técnicas de processamento digital (Modelo Linear de Mistura Espectral e Índice de Vegetação Ajustado para Influência do Solo) aplicadas à imagem TM foram empregadas, com o intuito de discriminar as diferentes fácies. Ambos os processamentos mostraram-se adequados para o delineamento das classes florestais, havendo dificuldade na discriminação das classes savânicas. Da imagem JERS-1 e das imagens TM originais e sintéticas, foram extraídos os valores digitais correspondentes às amostras inventariadas em campo. As informações extraídas dos dois sensores foram associadas isoladamente à biomassa através de modelos estatísticos. Os resultados indicaram a existência de correlação significativa entre biomassa e dados sensoriados, especialmente na análise das formações florestais, sendo a variável referente aos valores digitais da banda 4 do TM/Landsat que melhor se correlaciona com o parâmetro biofísico analisado. Nessas formações, dados de coeficiente de retroespalhamento do sensor JERS-1 também podem ser utilizados para análise de biomassa, havendo significativa correlação entre as variáveis. Nas áreas de savana, a baixa correlação indicou a dificuldade de explicar o comportamento da biomassa, através dos dados orbitais considerados. A utilização de regressão múltipla, com a inclusão de informações dos dois sensores, não representou melhoria no modelo na relação com a biomassa florestal e savânica.Changes of forest coverage to other land use forms are responsible for part of the global CO_2 emission, contributing to changes of the equilibrium of gases that constitute the atmosphere. The inventory and monitoring of vegetation cover are considered primary sources of information for global modeling studies, contributing also for studies of changes I biodiversity. In this frame, the objective of this study is to analyze the usefulness of TM/Landsat and JERS-1 images for the stratification of vegetation and quantification of its' biomass in contact zones forest/savana in the central north part of Roraima State. The field survey allowed the characterization and the inventory of four vegetation classes of interest: primary forest, secondary succession, savanna parkland and ""land savanna. Digital processing techniques (Linear spectral Mixture Model and Soil Adjuste Vegetation Index)were applied to the TM scene in order to discriminate the facies. Both processing procedures were adequate for the delineation of forest classes, while the discrimination of savanna classes presented problems. From both JERS-1 and TM original and synthetic images the digital values, corresponding to the samples inventoried in the field, were extracted. Information obtained from both sensors were associated separately to biomass, using statistical models. The results showed a significant correlation among biomass and sensor data, specially for the analysis of forest formations. The variable referring to digital values of band 4 from TM/Landsat best correlates with the biophysical parameter analyzed. Data of forest backscatter from JERS-1 can also be used for the analysis of biomass, and there is a significant correlation among the variables. 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