Estimativa de biomassa e carbono em floresta ombrófila mista e plantações florestais a partir de dados de imagens do satélite IKONOS II

Abstract

O presente trabalho teve como objetivo geral desenvolver metodologia utilizando imagens do satélite IKONOS II para realizar estimativas de biomassa e carbono orgânico em plantações de Pinus taeda e Araucaria angustifolia, e na Floresta Ombrófila Mista Montana. O estudo foi desenvolvido no município de General Carneiro (PR) na propriedade pertencente às Indústrias Pedro N. Pizzato Ltda. O desenvolvimento metodológico foi realizado inicialmente com a caracterização dos aspectos estruturais da floresta natural; quantificação da biomassa e do carbono orgânico nas plantações e na floresta natural, na vegetação arbórea, arbustiva, serapilheira acumulada e nas raízes; análise estatística (matriz de correlação) das bandas e índices de vegetação com os dados de biomassa e carbono orgânico; ajuste e seleção de equações para estimar a biomassa e o carbono orgânico (variáveis dependentes) em função de variáveis provenientes das imagens de satélite, sendo a reflectância das bandas MS-1, MS-2, MS-3, MS-4, Razão de Bandas (MS-4/MS-3), NDVI e SAVI (variáveis independentes); e a espacialização e quantificação das variáveis dependentes para toda a área de estudo. Os resultados da análise estatística mostraram uma alta relação entre a biomassa e carbono orgânico, as quais possuem média correlação com as variáveis digitais MS-4, Razão, NDVI e SAVI. Com a realização da regressão stepwise foram selecionadas equações que melhor explicassem as variáveis biomassa e carbono orgânico de Pinus taeda e Araucaria angustifolia, e na Floresta Ombrófila Mista Montana. As estimativas das variáveis dendrométricas consideradas utilizando-se de imagens provenientes do satélite IKONOS II, apresentaram resultados bastante satisfatórios, possibilitando com que as mesmas possam ser realizadas, necessitando para tanto que modelos matemáticos sejam ajustados. Ressalta-se a importância da utilização das técnicas de sensoriamento remoto e SIG nas estimativas, visto que as mesmas possibilitam realizar quantificações utilizando métodos não destrutivos, bem como realizar a espacialização das informações, tornando-se uma ferramenta útil também com finalidade de monitoramento.

The main goal of the present work was to develop a methodology for estimating biomass and organic carbon through the use of IKONOS II satellite images, applied for plantations areas of Pinus taeda, Araucaria angustifolia, and for Mixed Ombrophilous Forest area. The study was developed at General Carneiro, State of Paraná, Brazil, in areas belonging to the Pedro Pizzato Industries. The methodological development was composed by the characterization of the structural traits of the natural forest, biomass and carbon determination in the study areas contemplating trees, shrubby, litter and roots of the vegetation; correlation analysis for the satellite spectral band reflectance and vegetation indexes with ground biomass and organic carbon; fitting and testing of regression equations for estimation of ground biomass and organic carbon as function of image variables represented by spectral band reflectance MS-1, MS-2, MS-3, MS-4, MS-4/MS-3 ratio, NDVI and SAVI; spatialization of the estimated values for the study areas. The statistical results showed high correlation between ground biomass and organic carbon, and medium correlation with spectral band reflectance MS-4, MS-4/MS-3 ratio, NDVI and SAVI. The best equations for predicting ground biomass and organic carbon were selected by methods stepwise regression. The estimation of the dendrometric variables using data from IKONOS II satellite images, showed satisfactory results, allowing their use when mathematical models are adjusted for the specific situations. Of relevance is the importance of the use of remote sensing and GIS procedures for obtaining the estimates, once they allow quantification by the use of non destructive methods, as well as allowing quick information spatialization, being an useful procedure aiming monitoring of forest areas.