Estimação de área basal, volume e biomassa em um fragmento de Caatinga Hiperxerófila densa no alto sertão sergipano com base em dados MSI/Sentinel-2

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dc.contributor.advisor-co1Almeida, André Quintão de
dc.contributor.advisor1Silva, Gilson Fernandes da
dc.contributor.authorFernandes, Márcia Rodrigues de Moura
dc.contributor.referee1Gonçalves, Fabio Guimarães
dc.contributor.referee2Binoti, Daniel Henrique Breda
dc.contributor.referee3Mendonça, Adriano Ribeiro de
dc.date.accessioned2019-03-11T12:46:50Z
dc.date.available2019-03-11
dc.date.available2019-03-11T12:46:50Z
dc.date.issued2018-10-26
dc.description.abstractThe aim of this study was to estimate the basal area, the wood of volume and the aerial biomass of the Caatinga vegetation of the semi-arid region of Sergipe based on MSI/Sentinel-2 sensor data. In order to reach this objective, the dendrometric variables were measured: the diameter at the height of 1.30 m of the soil (DBH) and the total height (H), obtained by means of systematic sampling, with fixed square plots of 30 mx 30 m (900 m2 ), totaling 40 plots. The independent variables were extracted from the spectral bands in the spectral windows 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 and 9 x 9 pixels, and calculated the ratio of bands, vegetation indices, image fractionvegetation and texture metrics based on co-occurrence matrix. The variables derived from Sentinel-2 were examined for their accuracy in the estimation of the variables basal area (m2 ), wood of volume (m3 ) and aerial biomass (Mg) using multiple linear (MLR) regression analysis and Artificial Neural Networks (ANN). The statistics coefficient of determination (R 2 ), root mean square error (RMSE and RMSE%) and bias (B%) were used in the evaluation of the estimates generated by the models. The results of this study demonstrated that the texture metrics, calculated in window sizes 5 x 5 and 7 x 7 pixels, were more accurate. The best statistics were in the estimation of the basal area that presented a R 2 = 0.9591, RQME = 0.63 m2 ha-1 (10.19%) and bias = -0.39% in the validation of the MLR; and R 2 = 0.9782, RQME = 0.68 m2 ha-1 (10.85%) and bias = -0.80% in ANN validation. In the end, it was concluded that the use of independent variables from the MSI sensor in the analysis MLR and ANN estimate basal area, wood of volume and aerial biomass presented as an effective and accurate method, emphasizing the importance of the texture of the image in the prediction of these variables in the studied area.
dc.description.resumoO objetivo deste estudo foi desenvolver e testar técnicas de estimação de área basal, volume de madeira e biomassa aérea da vegetação de Caatinga hiperxerófila densa no alto sertão sergipano com base em dados do sensor MSI/Sentinel-2. Para alcançar este objetivo, foram mensuradas as variáveis dendrométricas: o diâmetro à altura de 1,30 m do solo (DAP) e a altura total (H), obtidas por meio de amostragem sistemática, com parcelas de área fixa quadradas de 30 m x 30 m (900 m2), totalizando 40 parcelas. As variáveis independentes foram extraídas das bandas espectrais nas janelas espectrais 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 e 9 x 9 pixels, e calculadas a razão entre bandas, índices de vegetação, imagem-fração vegetação e métricas de textura com base na matriz de co-ocorrência. As variáveis extraídas do Sentinel-2 foram examinadas quanto à sua acurácia na estimação das variáveis área basal (m2), volume de madeira (m3) e biomassa aérea (Mg) com o uso da análise de regressão linear múltipla (RLM) e Redes Neurais Artificiais (RNA). As estatísticas coeficiente de determinação (R2), raiz quadrada do erro médio (RQME e RQME%) e o viés (V%), foram utilizadas na avaliação das estimativas geradas pelos modelos. Os resultados deste estudo demonstraram que as estimativas derivadas com métricas de textura, calculadas nos tamanhos de janela 5 x 5 e 7 x 7 pixels, foram mais acuradas. As melhores estatísticas foram na estimação da área basal que apresentou um R2 = 0,9591, RQME = 0,63 m2 ha-1 (10,19%) e Viés = -0,39% na validação da RLM; e R2 = 0,9782, RQME = 0,68 m2 ha-1 (10,85%) e Viés = -0,80% na validação da RNA. Ao final, concluiu-se que o uso de variáveis independentes oriundas do sensor MSI na análise da RLM e RNA para estimar área basal, volume de madeira e biomassa aérea apresentou-se como um método eficaz e acurado, ressaltando-se a importância da textura da imagem na predição dessas variáveis na área estudada. Palavras-chave: Semiárido; Mensuração; Sensoriamento Remoto; REDD++; ODS.
dc.formatText
dc.identifier.citationFERNANDES, Márcia Rodrigues de Moura. Estimação de área basal, volume e biomassa em um fragmento de Caatinga Hiperxerófila densa no alto sertão sergipano com base em dados MSI/Sentinel-2. 2018. Tese (Doutorado em Ciências Florestais) – Universidade Federal do Espírito Santo, Jerônimo Monteiro, 2018.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/10805
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseDoutorado em Ciências Florestais
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Agrárias e Engenharias
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Florestais
dc.rightsopen access
dc.subjectSemiarideng
dc.subjectMeasurementeng
dc.subjectRemote sensingeng
dc.subjectSemiáridopor
dc.subjectMensuraçãopor
dc.subjectSensoriamento Remotopor
dc.subjectODSpor
dc.subjectREDD++por
dc.subject.cnpqRecursos Florestais e Engenharia Florestal
dc.subject.udc630
dc.titleEstimação de área basal, volume e biomassa em um fragmento de Caatinga Hiperxerófila densa no alto sertão sergipano com base em dados MSI/Sentinel-2
dc.title.alternativeEstimation of basal area, volume and_x000D_ biomass in a fragmente of Caatinga dense hyperxerophile in the high Sergipe_x000D_ sertão based on data MSI/Sentinel-2
dc.typedoctoralThesis
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