Potential wood stock in brazilian savanna using geotechnologies
DOI:
https://doi.org/10.5902/1980509838596Keywords:
Remote sensing, Forest inventory, GeostatisticsAbstract
Monitoring natural resources of our planet is essential to gather information to support strategies for conservation and a sustainable use of these natural resources. This monitoring is even more important in endangered biomes, as is the case of brazilian savannas, one of the most threatened and richest, in terms of biodiversity, savannas in the world. Usually, forest monitoring is accomplish by measuring the trees on the field, the so-called forest inventories, which are expensive, costly and extremely difficult to be performed periodically in extensive forests, as is the case of the Brazilian savannas. Therefore, this study aimed to update the information about volume and carbon stocks in savanna fragments in order to reduce tree measurements in the field. We used data from 61 savanna remnants, where 25 of them had 2 measurements with 5 years interval (monitoring). Multiple linear models, based on field data and reflectance values of Landsat images, were fitted and validated. Subsequently, the best models were applied to remnants that had only one measured, and then volume and carbon estimates were obtained for all 61 remnants in the second year of measurement. Additionally, maps updating the productivity of these remnants were generated.
Downloads
References
ACERBI JÚNIOR, F. W. et al. Change detection in Brazilian savannas using semivariograms derived from NDVI images. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 39, n. 2, p. 103-109, mar./abr. 2015.
ALMEIDA, A. Q. et al. Relações empíricas entre características dendrométricas da Caatinga brasileira e dados TM Landsat 5. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 49, n. 4, p. 306-315, abr. 2014.
ALVARENGA, L. H. V. et al. Desempenho da estratificação em um fragmento de cerrado stricto sensu utilizando interpolador geoestatístico. Cerne, Lavras, v. 18, n. 4, p. 675-681, 2012.
ALVARES, C. A. et al. Köppen's climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, Berlin, v. 22, n. 6, p. 711-728, 2013.
AMARO, M. A. O. et al. Estoque volumétrico, de biomassa e de carbono em uma Floresta Estacional Semidecidual em Viçosa, Minas Gerais. Revista Árvore, Viçosa, MG, v. 37, n. 5, p. 849-857, 2013.
BERRA, E. F. et al. Estimativa do volume total de madeira em espécies de eucalipto a partir de imagens de satélite Landsat. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 22, n. 4, p. 853-864, 2012.
CARVALHO, A. M. de et al. Decomposição de resíduos vegetais em Latossolo sob cultivo de milho e plantas de cobertura. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, MG, v. 32, p. 2831-2838, 2008.
GÓMEZ, C. et al. Modeling forest structural parameters in the mediterranean pines of central Spain using QuickBird-2 imagery and Classification and Regression Tree Analysis (CART). Remote Sensing, Basel, v. 4, p. 135-159, 2012.
GUEDES, I. C. de L. et al. Técnicas geoestatísticas e interpoladores espaciais na estratificação de povoamentos de Eucalyptus sp. Ciência Florestal, Santa Maria, v. 22, n. 3, p. 541-550, jul./set.2012.
HYYPPA, J. et al. Accuracy comparison of various remote sensing data sources in the retrieval of forest stand attributes. Forest Ecology and Management, [s. l.], v. 128, n. 1/2, p. 109-120, mar. 2000.
JOURNEL, A. G.; HUIJBREGTS, C. J. Mining geostatistics. London: Academic, 1978. 600 p.
KLINK, C. A.; MACHADO, R. B. A conservação do Cerrado brasileiro. Megadiversidade, São Paulo, v. 1, n. 1, p. 147-155, 2005.
MENDONÇA, R. C. et al. Cerrado: ecologia e flora. Brasília, DF: EMBRAPA Informação e Tecnologia, 2008. v. 2.
MIGUEL, E. P. et al. Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e do cerradão com dados de satélite. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 9, p. 829-839, set. 2015.
MORAIS, V. A. et al. Carbon and biomass stocks in a fragment of cerradão in Minas Gerais State, Brazil. Cerne, Lavras, v. 19, n. 2, p. 237-245, 2013.
MORAIS, V. A. et al. Influence of diameter measuring height on the adjustment of volume and biomass equations of cerrado in Minas Gerais. Ciência e Agrotecnologia, Lavras, v. 38, n. 3, p. 230-239, maio/jun. 2014.
OLIVEIRA, I. M. S. et al. Análise multitemporal da regeneração natural da candeia após ocorrência de incêndio florestal. Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável, Mossoró, v. 2, p. 192-197, 2017.
REZENDE, A. V. et al. Comparação de modelos matemáticos para estimativa do volume, biomassa e estoque de carbono da vegetação lenhosa de um cerrado sensu stricto em Brasília, DF. Scientia Forestalis, Piracicaba, n. 71, p. 65-76, 2006.
SANTOS, M. M. et al. Estimativa de parâmetros florestais em área de cerrado a partir de imagens do sensor landsat 8. Floresta, Curitiba, v. 47, n. 1, p. 75-84, mar. 2017.
SCHLERF, M.; ATZBERGER, C.; HILL, J. Remote sensing of forest biophysical variables using HyMap imaging spectrometer data. Remote Sensing of Environment, New York, v. 95, p. 177-194, 2005.
SCOLFORO, H. F. et al. Spatial distribution of aboveground carbon stock of the arboreal vegetation in Brazilian biomes of Savanna, Atlantic Forest and Semi- Arid Woodland. PloS One, San Francisco, v. 10, n. 6, p. e0128781, 2015.
SCOLFORO, J. R. S. Inventário florestal de Minas Gerais: equações de volume, peso de matéria seca e carbono para diferentes fisionomias da flora nativa. Lavras: Ed. UFLA, 2008.
SCOLFORO, J. R. S. et al. Volumetria, peso de matéria seca e carbono. In: INVENTÁRIO florestal de Minas Gerais: cerrado, florística, estrutura, diversidade, similaridade, distribuição diamétrica e de altura, volumetria, tendências de crescimento e áreas aptas para manejo florestal. Lavras: Ed. UFLA, 2008. p. 361-438.
SCOLFORO, J. R. S.; OLIVEIRA, A. D.; CARVALHO L. M. T. Zoneamento ecológico econômico do estado de Minas Gerais. Lavras: UFLA, 2008. 195 p.
SILVA, S. T. et al. Uso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 337-343, 2014.
SOUZA, A. A.; GALVÃO, L. S.; SANTOS, J. R. Índices de vegetação derivados do sensor Hyperion/EO-1 para estimativa de parâmetros biofísicos de fitofisionomias de Cerrado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais [...]. Natal: [s. n.], 2009. p. 25-30.
WATZLAWICK, L. F. et al. Estoque de biomassa e carbono na Floresta Ombrófila Mista Montana, Paraná. Scientia Forestalis, v. 40, n. 95, p. 353-362, 2012.
YAMAMOTO, J. K.; LANDIM, P. M. B. Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo: Oficina de Textos, 2013. 215 p.
