O presente trabalho teve como objetivo geral desenvolver uma metodologia utilizando imagens do satélite ALOS (AVNIR, PRISM e PALSAR) para estimar os parâmetros dendrométricos de plantações de Eucalyptus grandis. O estudo foi desenvolvido nos municípios mineiros de Ipaba, Belo Oriente, Santana do Paraíso e Caratinga, em projetos pertencentes à Empresa CENIBRA S/A. O desenvolvimento metodológico foi realizado inicialmente com a obtenção dos dados do inventário florestal, cedidos pela empresa, que continha informações acerca da altura média, DAP, área basal, Idade, volume e biomassa, bem como as coordenadas de localização da parcelas. Em seguida foram realizados ajustes e seleção de equações para estimar os parâmetros (variáveis dependentes) em função de variáveis provenientes das imagens de satélite (variáveis independentes). As variáveis provenientes do sensor AVNIR foram as bandas 1, 2, 3 e 4, Razão de Bandas, NDVI e SAVI. O sensor PRISM forneceu uma imagem pancromática como variável. As variáveis geradas pelo sensor PALSAR foram as polarizações LHH, LHV, LVV e LVH, os atributos incoerentes Razão Paralela, Razão Cruzada e Potência Total e os índices de vegetação VSI, CSI e BMI. Com a aplicação do modelo de regressão Stepwise foram selecionadas equações que melhor explicassem os parâmetros dendrométricos nos povoamentos de Eucalyptus grandis. Os principais resultados encontrados foram: As estimativas das variáveis volume e biomassa provenientes do inventário florestal foram as que apresentaram maiores correlações com os dados radargramétricos é óticos, com coeficiente de variação variando de 69,47% a 71,05%, indicando uma grande potencialidade da utilização destes dados como suporte em inventários de grandes áreas. Para as variáveis Idade e DAP, as correlações com os dados oriundos dos sensores orbitais foram muito baixas, inviabilizando-as para estimar essas variáveis. Não foi possível gerar modelos para estimar o número de fustes. O sensor PRISM forneceu dados que individualmente não foram capazes de estimar os parâmetros estudados, porém, analisando os modelos gerados pela integração de todos os sensores, ele participa da estimativa da idade, área basal, volume e biomassa. 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 potencializa a espacialização das informações, tornando-se também ferramentas úteis para o mapeamento e o monitoramento da cobertura e uso da terra.
The general objective of the present study was to develop a methodology utilizing images from satellite ALOS (AVNIR, PRISM and PALSAR) to estimate dendrometric parameters of Eucalyptus grandis. plantations. The study was conducted in the municipalities of Ipaba, Belo Oriente, Santana do Paraíso and Caratinga, all within the state of Minas Gerais, Brazil, in projects belonging to the company CENIBRA S/A. The methodological development was performed at fist with the acquisition of data from the forest inventory, given by the company, which contained information on the average height, DBH, basal area, age, volume and biomass, as well as the coordinates location of the plots. Subsequently, adjustment and selection of equations were carried out to estimate the dendrometric parameters (dependent variables) in function of variables generated from satellite images (independent variables). Variables derived from sensor AVNIR were bands 1, 2, 3 and 4, Band Ratios, NDVI and SAVI. Sensor PRISM provided a panchromatic image as variable, while those generated by sensor PALSAR were polarizations LHH, LHV, LVV and LVH, incoherent attributes Parallel Ratio, Cross-Ratio and Total Power and the vegetation indices VSI, CSI and BMI. With the application of the Stepwise regression model, the equations that best explained the parameters in the populations of Eucalyptus grandis. were selected. The main results found were: the estimates of variables volume and biomass from the forest inventory were those which presented the highest correlations with the radargrammetric and optical data, with coefficient of variation ranging from 69.47 to 71.05%, indicating a great potentiality of the utilization of these data as support in inventories of large areas. For variables Age and DBH, the correlations with the data originated from the orbital sensors were very low, so they were impracticable to estimate these variables. It was not possible to generate models to estimate the number of stems. Sensor PRISM supplied data which were not capable to estimate the parameters studied individually; however, analyzing the models generated by the integration of all the sensors, it participates in the estimation of age, basal area, volume and biomass. It is worth stressing the importance of utilizing techniques of remote sensing and SIG at the estimations, once they enable the performance of quantifications by utilizing non-destructive methods, and also boost the spatialization of information, so they are useful tools for mapping and monitoring the cover and use of the land.
