Neste estudo se utilizou imagens de satélites multiespectrais como
fonte de dados para determinação de parâmetros estruturais de uma floresta de eucalipto.
Baseando-se em procedimentos utilizados em outras áreas de florestas de monocultura,
através de uma metodologia que otimiza a monitoração e controle de um povoamento. A
utilização dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG), já é realidade presente em vários
setores das atividades e necessidades humanas, devido principalmente a capacidade de
armazenamento de dados e a velocidade na apresentação deste nas tomadas de decisões.
Neste contexto, a avaliação de áreas de cultura de eucalipto, por meio de imagens aéreas,
pode tornar muito rápida e acertada as tomadas de decisões pelas áreas técnicas ligadas ao
cultivo e também pela área econômica. Este trabalho teve como objetivo verificar a
possibilidade de determinar parâmetros estruturais através da avaliação de uma área de
povoamento de eucalipto na região do município de Botucatu/SP Brasil, utilizando-se
imagens satélite LANDSAT, ferramenta SIG e técnicas de análise estatística. Para
avaliações da área plantada e os cálculos necessários foram utilizados imagens digitais
Landsat 5/TM adquiridas junto ao U.S. Geological Survey /Earth Resources Observation &
Science Center (EROS) e inventário florestal para análise de dados em campo. A
verificação do método desenvolvido procedeu-se através da caracterização das estruturas
da cultura; a partir da integração da imagem Landsat 5/TM e dos dados de campo, foram
feitos procedimentos estatísticos correlacionando o grau de dependência linear entre as
variáveis biométricas e digitais, obtidas pelo Índice de Vegetação por Diferença
Normalizada (NDVI) e reflectância para a determinação da área basal, do volume e da
biomassa, por regressão linear múltipla. Fez-se uso dos programas computacionais: PCI
Geomatics (versão 9.1); Microsoft Office Excel 2007; Idrisi Kilimanjaro; ArcGis 10
Desktop e R (versão 3.0.0). Os efeitos atmosféricos e a pouca variabilidade radiométrica
da área se apresentaram como as principais limitações do estudo. Após a análise dos
modelos com melhor ajuste estatístico obtidos através da regressão série temporal,
concluiu-se que, para o mesmo tipo de cultura, a estimativa de alguns parâmetros
biométricos com emprego de dados orbitais associados aos de campo foi eficiente.
This work utilized multispectral satellite images as source of data
for determination of structural parameters of an eucalyptus forest, based on procedures
used in other areas of monoculture forests, through a methodology that optimizes the
monitoring and control of a stand. The use of Geographic Information Systems (GIS) is
already a reality in many sectors of human activities and needs, mainly due to storage
capacity and data speed in delivering this in decision making. This work aimed at verifying
the possibility to determine structural parameters by evaluating an area of eucalyptus
plantation in Botucatu / SP Brazil, using Landsat satellite images, GIS tool, and statistical
analysis techniques. For reviews of the planted area and the necessary calculations Landsat
5/TM digital images acquired from the U.S. Geological Survey / Earth Resources
Observation & Science Center (EROS) were used, as well as forest inventory data for
analysis in the field. The verification of the developed method proceeded through the
characterization of the structures of culture, from the integration Landsat 5/TM image and
field data, statistical procedures were done correlating the degree of linear dependence
among variables and biometric digital, obtained by Index Normalized Difference
Vegetation and reflectance for determination of the basal area, volume and biomass, by
multiple linear regression. Using softwares: PCI Geomatics (version 9.1), Microsoft Office
Excel 2007; Idrisi Kilimanjaro; ArcGis 10 Desktop and R (version 3.0.0). Atmospheric
effects and little radiometric variability of the area are presented as the main limitations of
the study. After analyzing the statistical model with the best fit regression obtained from
the time series, it was concluded that for the same type of crop, estimation of some
biometric parameters using satellite data associated to field data was efficient.
