Scientia Forestalis, volume 42, n. 102
p.289-298, junho de 2014

Estimativa de biomassa lenhosa da caatinga com uso de equações alométricas e índice de vegetação

Estimation of “caatinga” woody biomass using allometric equations and vegetation index

Claudemiro de Lima Júnior1
Luciano José de Oliveira Accioly2
Vanderlise Giongo3
Regina Lúcia Félix de Aguiar Lima1
Everardo Valadares de Sá Barretto Sampaio4
Rômulo Simões Cezar Menezes5

1Doutor(a). Professor(a) Adjunto(a). UFPE - Universidade de Pernambuco. BR 203, Mm 02, s/n- Campus Universitário, Vila Eduardo – Petrolina – PE, 56328-903. E-mail: claudemiro.lima@upe.br; regina.aguiar@upe.br.
2Pesquisador Doutor. EMBRAPA-CNPS-UEP - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Rua Antônio Falcão, 402, Recife-PE, Brasil, 51020-240. E-mail: luciano@uep.cnps.embrapa.br.
3Pesquisadora Doutora. EMBRAPA-CPATSA - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Rodovia BR 428, Km 152, Zona Rural, Petrolina - PE, Brasil, 56300-970. E-mail: vanderlise@cpatsa.embrapa.br.
44Doutor, Professor Titular. UFPE - Universidade Federal de Pernambuco. Av. Prof. Luís Freire, 1000 - Cidade Universitária, Recife - PE - 50740-540. E-mail: esampaio@ufpe.br.
5Doutor, Professor Associado. UFPE - Universidade Federal de Pernambuco. Av. Prof. Luís Freire, 1000 - Cidade Universitária, Recife - PE - 50740-540. E-mail: rmenezes@ufpe.br.

Recebido em 05/07/2013 - Aceito para publicação em 22/04/2014

Resumo

O presente trabalhou objetivou investigar a relação entre o índice de vegetação pela diferença normalizada (IVDN) e a biomassa estimada (t.ha-1) com uso de equações alométricas em uma área de caatinga hiperxerófila, com o intuito de ajustar um modelo de regressão linear que permita estimar a biomassa lenhosa em áreas de caatinga. Os valores de IVDN foram obtidos da cena 217/66 do sensor LANDSAT 5 TM. No campo, vinte parcelas com área de 10 x 20 m foram georeferenciadas e todas as plantas lenhosas vivas com diâmetro à altura do peito (DAP) igual ou maior que 3 cm foram identificadas,  tiveram suas alturas e DAPs medidos e suas biomassas estimadas a partir de equações alométricas. A densidade média das plantas foi de 780 ind. ha-1 apresentando variação de 150 a 1900 ind.ha-1. A espécie Mimosa tenuiflora apresentou maior índice de valor de importância (IVI) e maior biomassa: 10,11 t.ha-1. Os valores de IVDN variaram entre 0,4161 e 0,7067, apresentando-se positivamente correlacionados com os valores de biomassa estimados, que variaram de 5,93 a 60,74 t.ha-1, com coeficiente de correlação de Pearson de 0,84 e p < 0,01. A regressão linear entre IVDN e a biomassa obteve coeficiente de determinação R2= 0,70 e desvio padrão de 8,43 t.h-1. O erro de predição na estimativa da biomassa, calculado por validação cruzada foi igual a 31%, considerado satisfatório para um método de estimativa não destrutivo.
Palavras-chave: sensoriamento remoto, índice de vegetação pela diferença normalizada, lenha, manejo florestal sustentável

Abstract

The present study aimed to investigate the relation between the normalized difference vegetation index (NDVI), and estimated biomass (t.ha-1) using allometric equations in an area of caatinga vegetation. The goal was to develop a linear regression model for estimating woody biomass of caatinga vegetation based on remote sensing techniques. NDVI data was obtained from the scene 217/66 LANDSAT 5 TM sensor, while in situ biomass was estimated in twenty 10 x 20 m plots. For this, each plot was georeferenced and all living woody plants with a diameter at breast height (DBH) equal to or greater than 3 cm were identified and had their height and DBH measured and their biomass estimated from allometric equations. Average plant density was 780 ind.ha-1 ranging from 150 to 1900 ind.ha-1. The species Mimosa tenuiflora showed higher importance value index, and greater biomass, 10.11 t.ha-1. NDVI values ranged between 0.4161 and 0.7067 and were positively correlated with the estimated woody biomass values, which ranged from 5.93 to 60.74 t.ha-1, with Pearson correlation coefficient of 0.84 and p <0.01. The linear regression between NDVI and estimated woody biomass showed a coefficient of determination R2 = 0.70 and standard deviation of 8.43 t.h-1. The prediction error for woody biomass estimation, obtained by the method of cross-validation was equal to 31%, considered suitable for a nondestructive estimation method.
Keywords: remote sensing, normalized difference vegetation index, firewood, sustainable forest management.





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