Caracterização espectral de estágios sucessionais de vegetação secundária arbórea em Altamira (PA), através de dados orbitais

Abstract

Imagens TM/Landsat 5 (bandas TM1-TM5 e TM7) de Altamira, PA, de 07.02.1991 foram transformadas em reflectância de superfície usando o modelo 6S de correção atmosférica com o objetivo de caracterizar espectralmente formações florestais secundárias. Dados biofísicos (DAP, G e H) foram coletados de 16 parcelas em campo, os quais foram utilizados no cálculo da área basal total (GT) e da rugosidade do dossel (Rug) e no estabelecimento de correlações entre os valores de reflectância de superfície dessas mesmas parcelas. Os coeficientes de correlação mais elevados foram verificados nas relações com a banda TM7. Regressões lineares foram estabelecidas tendo como variável dependente os parâmetros biofísicos e como variável independente, os valores de reflectância de superfície da banda TM7, a partir das quais foram elaborados mapas temáticos representativos da distribuição espacial dos parâmetros biofísicos. A reflectância de superfície não foi sensível a valores pequenos de dados biofísicos. Apesar disso, a metodologia aqui empregada mostrou-se eficaz para estimativas remotas de dados dendrométricos.

Landsat 5 TM images (TM1 to TM5 and TM7 spectral bands) from Altamira PA (Brazil) for 02.07.1991, were transformed into surface reflectance images by the 6S atmospheric correction code in order to characterize spectrally secondary succession stages of vegetation. Biophysical data (ADBH, ABA, TBA, THS and THSTD) collected in the field from 16 sampled vegetation plots were utilized in a correlation study between them and the surface reflectance values extracted from the orbital images. The highest correlation coefficients were found for the TM7 spectral band. Linear regression models were determined for each biophysical parameter considered and thematic images representing the spatial distribution of these parameters were made. The spectral data were not sensitive for detecting lower biophysical parameter values. Nevertheless, the results show that there was a good match between that spatial distribution and the study area landscape, indicating that these thematic images could be utilized in preliminary evaluations of the vegetation’s biophysical characteristics.