Modelos para estimativa de biomassa em área de eucalipto no sudeste do estado do Rio Grande do Sul

Abstract

O tema desta tese envolve a avaliação de dados de sensoriamento remoto e de campo como preditores de estimativa de biomassa em áreas de silvicultura, no sudeste do Estado do Rio Grande do Sul. Tem como objetivo geral avaliar modelos de variação temporal de biomassa vegetal acima do solo para povoamentos de eucalipto, utilizando variáveis dendrométricas e índices espectrais. A metodologia consistiu inicialmente, na organização de um banco de dados no aplicativo Spring. Foram elaborados mapas temáticos da evolução da silvicultura a partir da interpretação visual das imagens Landsat 5 TM e em seguida, extraídas as médias dos índices espectrais (NDVI, EVI e GPP) das imagens MODIS, a partir das quais se elaborou os perfis temporais da vegetação em hortos de eucalipto, oriundos de mudas de semente e mudas clonais, em diferentes idades (3, 5 e 7 anos). Estes perfis foram correlacionados com dados de precipitação do TRMM. Em uma terceira etapa foram associados os dados adquiridos em campo (IAF, DAP e H) quando se estimou a biomassa do eucalipto por meio de equações alométricas. Por último foram correlacionados os dados MODIS, IAF e a biomassa estimada, avaliando os modelos de predição de biomassa para o eucalipto. Os resultados observados nos mapas de evolução da silvicultura demonstraram que a região apresenta um crescente desenvolvimento neste setor. Os perfis temporais dos índices espectrais comprovaram a capacidade dos produtos MODIS para a avaliação dos ciclos fenológicos e da produtividade em diferentes plantios de eucalipto, no entanto, a correlação com os dados de precipitação (TRMM) não apresentou resultados satisfatórios. Os dados de IAF permitiram diferenciar os plantios clonais e por semente, além da idade do eucalipto. Os dados de inventário (DAP e H) proporcionaram bons resultados da estimativa de biomassa acima do solo para os plantios de eucalipto estudados. A correlação dos dados (de campo e espectrais) demonstrou pequena possibilidade na estimativa de biomassa em áreas de plantios arbóreos, com destaque para os dados de IAF e GPP. Conclui-se que a utilização conjunta de dados de campo e orbital, possibilita análises confiáveis para povoamentos de eucalipto. Assim, este trabalho demonstra a relação entre dados de satélite e de campo, e contribui com novas informações, alternativas e sugestões para o estudo de povoamentos arbóreos na região estudada.

This thesis involves the evaluation of remote sensing data and field as predictors of estimated biomass in forestry areas in the southeastern state of Rio Grande do Sul. We evaluate models of temporal variation of above ground biomass for eucalyptus stands, using dendrometric variables and spectral indices. The methodology consisted of organization of a database application Spring. Thematic maps with the evolution of forestry were developed from visual interpretation of Landsat 5 Thematic Mapper images and then extracted averages of spectral indexes (NDVI, EVI and GPP) derived from MODIS images from which elaborated the temporal profiles of vegetation in eucalyptus plantations, from seedlings of seed and clonal considered at different ages (3, 5 and 7 years old). These profiles were correlated with precipitation data from TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission). Following that, these profiles were associated with field data (IAF, DAP and H) and biomass of eucalyptus estimated through allometric equations. Finally, data were correlated with the MODIS data, IAF and the estimated biomass, evaluating prediction models of biomass for eucalyptus. The results observed for the evolution of forestry, showed that the region presents a growing development in forestry sector. The temporal profiles of spectral indices proved the ability of MODIS products for evaluation of phenological cycles and productivity in different eucalyptus plantations. However, the correlation with precipitation data (TRMM) did not provide satisfactory results. The IAF data allowed to differentiate between clonal and seed stands, and also the age of eucalyptus stands. The inventory data (DAP and H) have provided good results for eucalyptus plantations above-ground biomass estimation. The correlation of the data (spectral and field) demonstrated small possibility for estimating biomass in eucalyptus plantations, with emphasis on the data of IAF and GPP. It is concluded that the joint use of data from field and orbital, enables reliable analyses for stands of eucalyptus. This work demonstrates the relationship between satellite and field data, and contributes with new information, alternatives and suggestions for studying arboreal settlements in the region studied.