Monitoramento da biomassa lenhosa em áreas de produção de carvão, distrito de Mabalane-Moçambique
DOI:
https://doi.org/10.5902/2236499491211Palavras-chave:
Semi-árido, NDVI, SAVI, EVI, Sustentabilidade, ÁfricaResumo
O distrito de Mabalane ainda possui uma quantidade considerável de recurso biológico, produzindo a maior parte do carvão vegetal que alimenta os maiores centros urbanos das províncias de Maputo, Gaza e Inhambane. O monitoramento da biomassa em áreas de produção de carvão é essencial para garantir a sustentabilidade e a recuperação ambiental dessas regiões. Esse trabalho tem como objetivo aplicar índices de vegetação (IV’s) no monitoramento da biomassa lenhosa em áreas de produção de carvão vegetal no distrito de Mabalane-Moçambique. Foram utilizadas imagens de satélite Landsat 5 de 2008 e Landsat 8 de 2020, e calculados os índices de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) e EVI (Enhaced Vegetation Index). No campo foram alocadas 45 parcelas de 30x30 m, e registado o DAP ≥ 2,5 cm. A biomassa foi estimada usando a equação de Sevene. Para determinar o melhor índice de vegetação (IV) para monitoramento da biomassa, foi utilizado o método de mínimos quadrados de correlação de Person, considerando a biomassa como variável dependente, e os valores de IV’s como variáveis independentes. O melhor índice foi determinado com base no maior valor de coeficiente de correlação e no coeficiente de determinação. Os resultados mostraram que a biomassa estimada variou entre 5,13 e 28,58 t/ha. Os valores de NDVI e SAVI de 2008 foram maiores, e os de EVI menores. A melhor correlação foi observada entre a biomassa estimada pela equação de Sevene e o NDVI de 2008.
Downloads
Referências
ABOLA, J. AREVALO, J. FERNANDEZ, A. Allometric Relationships of Different Tree Species and Stand Aboveground Biomass in the Gomer Laurel Forest (Canary Islands). Flora, n.3, p.264-274, nov. 2005.
ANSAH, P.K. The Impact of Charcoal Production on the forest of Sub-Saharan Africa: A theoretical Investigation. Journal of Sustainable Development, v.15, n.2, jan. 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5539/jsd.v15n2p16. Acesso em 23 mar. 2024
ALVES, T.L.B. AZEVEDO, P.V. SANTOS, C. A.C. SANTOS, F.A.C. 2014. Comportamento Sazonal do Albedo e dos índices de vegetação na bacia hidrográfica do Alto curso do rio Paraíba. Revista Brasileira de Geografia Física, v.7, p.1015-1027, 2014.
ALVES, T.L.B. AZEVEDO, P.V. Análise da variação espacial e temporal do índice de vegetação e sua relação com parâmetros climáticos na Bacia Hidrográfica do alto curso do rio Paraíba, estado da Paraíba, Brasil. Boletim Goiano de Geografia [online], Goiana, v.35, n.3. p.530-553, set/dez 2015 Disponível em: https://www.revistas.ufg.br/bgg/article/view/38842. Acesso em 29 Jul 2024.
ARNOLD, J.E.M. KOHLIN, G. PERSON, R. Woodfuels, livelihoods and policy interventions: changing perspectives. World Development, v. 34, n.3, p.596-611, marc. 2006. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2005.08.008. Acesso em 11 jul. 2024.
BEZERRA, J.M. MOURA, G.B. SILVA, B.B. LOPES, P.M. SILVA, Ê.F.F. Parâmetros biofísicos obtidos por sensoriamento remoto em região semiárida do estado do Rio Grande do Norte, Brasil. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.18, n.1, p.73-84, 2014. Disponível em: https://dx.doi.org/10.1590/s141543662014000100010. Acesso em 11 fev. 2023.
BOLOGNESI, M. et al. Rapid mapping and impact estimation of illegal charcoal production in southern Somalia based on worldview-1 imagery. Energy Sustain. Dev., v.25 p.40-49, abr. 2015. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/270960783_Rapid_mapping_and_impact_estimation_of_illegal_charcoal_production_in_southern_Somalia_based_on_WorldView-1_imagery. Acesso em 11 fev. 2023
BROCKERHOFF, E.G. et. al. Biodiversidade florestal, funcionamento do ecossistema e provisão de serviços ecossistêmicos. Biodivers Conserv, 26, p.3005–3035, Dez. 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10531-017-1453-2 Acesso 12 fev. 2023.
CASTILLO-FIGUEROA, D. GONZALEZ-MELO, A. e POSADA, J.M. Wood density is related to aboveground biomass and productivity along a successional gradient in upper Andean tropical forests. Front. Plant Sci., v.14, nov. 2023. Disponível em: https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1276424. Acesso em 20 mar. 2024.
CHAZDON, R.L. Regeneração de florestas tropicais. Boletim do Museu Paraense Emílio Goeldi. Ciências Naturais, v.7, n.3, p.195-218, Dez. 2012. Disponível em: https://doi.org/10.46357/bcnaturais.v7i3.587. Acesso em 20 mar. 2024.
COSTA, L.C.B.; GUASSELLI, L.A. Dinâmica Sazonal de Remanescentes da Mata Atlântica, a Partir de Séries Temporais Ndvi/Modis. Geo UERJ, Rio de Janeiro, n.30, p.214-239, abr. 2017. Disponível em: doi: 10.12957/geouerj.2017.15868. Acesso em 23 de set. 2023.
DANELICHEN, V.H.M. PEREIRA, O. A. NOVAIS, J. W.Z. BIUDES, M. S. NOGUEIRA, J. S. CORREIA, A. R. Assessment of Land Use in A Conservation Unit in the Brazilian Pantanal by Remote Sensing. Australian Journal of basicand Applied Sciences, v.13, p.141-150, jun. 2019. Disponível em: DOI: 10.22587/ajbas.2019.13.6.16. Acesso em 21 mar. 2024.
DUTRA, D.J. ELMIRO, M.A.T. GARCIA, R.A. Comparative analysis of methods applied in vegetation cover delimitation using Landsat 8 images. Soc. Nat., v.32, p.699-710, out. 2020. Disponível em: DOI: 10.14393/SN-v32-2020-56139. Acesso em 17 fev. 2023.
FAO (Food and agriculture organization of the United Nations). The State of the World’s Forests. 2020. Disponível em: https://www-fao-org.translate.goog/state-of-forests/en/?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=pt&_x_tr_hl=pt&_x_tr_pto=tc. Acesso em 23 de set. 2023.
FERNANDO JÚNIOR, J. RIBEIRO, N. WELLS, G. ARTUR, L. RYAN, C. FARÃO, A. HARGREAVES, P. BOWERS, S. FISHER, J. Produção sustentável de carvão vegetal em Moçambique: Um contributo ao anteprojecto da lei florestal. Observatório do Meio Rural, n.179, jul. 2022. Disponível em: https://omrmz.org/wp-content/uploads/2022/07/DR-179-Producao-sustenta%CC%81vel-de-carvao-vegetal-em-Mocambique-2.pdf. Acesso em 17 fev. 2023.
FERRETTI, M. FISCHER, C. GESSLER, A. et al. Advancing forest inventorying and monitoring. Annals of Forest Science, v.81, n.6, fev. 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13595-023-01220-9. Acesso em: 23 nov. 2024.
FORZIERI et al. Ecosystem heterogeneity is key to limiting the increasing climate-driven risks to European forests. One Earth, v.7, p. 1-16, dez. 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.oneear.2024.10.005. Acesso em: 18 fev. 2025.
FRANCISCO, C. GRUBER, N. Índices de vegetação obtidos de imagens multiespectrais aplicados na discriminação da cobertura vegetal em relevo montanhoso. Geo UERJ, Rio de Janeiro, n.32, e16931, jan. 2018. Disponível em: Doi:10.12957/geouerj.2018.16931. Acesso em: 18 mar. 2023.
GARROUTE, E.L. et al. Using NDVI and EVI to map spatiotemporal variation in the biomass and quality of forage for Migratory Elk in the Greater Yellowstone ecosystem. Remote Sensing, v.8, n.5, p.1-25, mai. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs8050404. Acesso em 23 mar. 2024.
GOFC-GOLD. A sourcebook of methods and procedures for monitoring and reporting anthropogenic greenhouse gas emissions and removals associated with deforestation, gains and. losses of carbon stocks in forests remaining forests and forestation. GOFC-GOLD Report COP22-1 GOFC-GOLD Land Cover Project Office, Wageningen University, The Netherlands, 2016.
GRACE, J. MITCHARD, E. GLOOR, M. Perturbations in the carbon budget of the tropics. Global Change Biology, v.20 (10), p.3238-3255, jun. 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1111/gcb.12600. Acesso em: 14 set. 2024.
GRANT, R. África: Geographies of Change, New York and Oxford: Oxford University Press, 2015.
HARRIS, A. CARR, A.S. DASH, J. Remote sensing of vegetation cover dynamics and resilience across southern Africa. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.28, p.131-139, mai. 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.11.014. Acesso em: 14 set. 2024
HOMEIER, J. AND LEUSCHNER, C. Factors controlling the productivity of tropical Andean forests: Climate and soil are more important than tree diversity. Biogeosciences, v.18, p.1525–1541, mar. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.5194/bg-18-1525-2021. Acesso em: 14 set. 2024
HUANG, S. TANG, L. HUPY, J. P. WANG, Y. SHAO, G.A. commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing. Journal of Forestry Research [online], v.32, p.1-6, mai. 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1. Acesso em: 18 mar. 2023.
IEA. World Energy Outlook. Paris. France: International Energy Agency (IEA), 2010.
JIN, J. WANG, Q. Evaluation of Informative Bands Used in Different PLS Regressions for Estimating Leaf Biochemical Contents from Hyperspectral Reflectance. Remote Sensing, 11(2), jan. 2019, jan. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs11020197. Acesso em: 14 set. 2024
JUNIOR, J.F. et. al. Produção Sustentável de Carvão Vegetal em Moçambique: Um contributo ao anteprojeto da lei florestal. Observatório do meio rural, Maputo, n.179, jul. 2022. Disponível em: https://omrmz.org/wp-content/uploads/2022/07/DR-179-Producao-sustentável-de-carvao-vegetal-em-Mocambique-2.pdf. Acesso em: 19 nov. 2024.
KAMMESHEIDT, L. Forest recovery by root suckers and above-ground sprouts after slash-and-burn agriculture, fire and logging in Paraguay and Venezuela. Journal of Tropical Ecology, v.15, n.2, p.143-157, marc. 2019. Disponível em: https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-tropical-ecology/article/abs/forest-recovery-by-root-suckers-and-aboveground-sprouts-after-slashandburn-agriculture-fire-and-logging-in-paraguay-and-venezuela/937A3BA6D9291A212BE0666CC68614EF. Acesso em: 18 mar. 2023.
KIOR, A. SUKHOV, V. SUKHOVA, E. Application of Reflectance Indices for Remote Sensing of Plants and Revealing Actions of Stressors. Photonics, v.8, n.582, dez. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.3390/photonics8120582. Acesso em: 21 mar. 2023.
KÖNIG, L.A. MOHREN, F. SCHELHAAS, M. NABUURS, H.B.G. Tree regeneration in models of forest dynamics - Suitability to assess climate change impacts on European forests, Forest Ecology and Management, v.520, e120390, set. 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120390. Acesso em: 14 set. 2024
KULIEŠIS, A. KASPERAVIČIUS, A. KULBOKAS, G. KULIEŠIS, A.A. PIVORIŪNAS, A. ALEINIKOVAS, M. ŠILINSKAS, B.; ŠKĖMA, M. BENIUŠIENĖ, L. Using Continuous Forest Inventory Data for Control of Wood Production and Use in Large Areas: A Case Study in Lithuania. Forests, v.11, e1039, set. 2020. Disponível em: https://doi.org/10.3390/f11101039. Acesso em: 21 mar. 2023.
MINISTÉRIO DA ADMINISTRAÇÃO ESTATAL. (MAE). Perfil do distrito de Mabalane província de Gaza, República de Moçambique. Maputo, MAE, 2005.
MALATE, J.Y. Importância dos recursos Florestais na Comunidade de Combomune, Distrito de Mabalane, Moçambique. 2017. Dissertação (Mestre em Gestão de Recursos Florestais), Instituto Politécnico de Bragança, Escola Superior de Bragança. Bragança 2017.
MARQUES, N.C.S. MACHADO, R.B. AGUIAR, L.M.S. MENDONÇA-GALVÃO, L. TIDON, R. VIEIRA, E.M. MARINI-FILHO, O.J. BUSTAMANTE, M. Drivers of change in tropical protected areas: Long-term monitoring of a Brazilian biodiversity hotspot. Perspectives in Ecology and Conservation, v.20, n.2, p.69-78, abr. 2022. Disponível em: https://www.perspectecolconserv.com/en-pdf-S2530064422000116. Acesso em: 21 mar. 2023.
MARTINS-NETO, R.P. TOMMASELLI, A.M.G IMAI, N.N. HONKAVAARA, E. MILTIADOU, M. SAITO MORIYA, E.A. DAVID, H.C. Tree Species Classification in a Complex Brazilian Tropical Forest Using Hyperspectral and LiDAR Data. Forests, v.14, n.5, mai. 2023. Disponível em: https://doi.org/10.3390/f14050945. Acesso em: 21 mar. 2023.
MENG, N. et al. Higher stand densities can promote soil carbon storage after conversion of temperate mixed natural forests to larchplantations. Eur. J. of Forest Res, p.373-386, dez. 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10342-020-01346-9. Acesso em: 21 jun. 2023.
MILANOVIC, M.M. et al. Application of Landsat-derived NDVI in monitoring and assessment of vegetation cover changes in central Serbia. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, v.14, n.1, p.119-129, feb. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.26471/cjees/2019/014/064. Acesso em: 21 mar. 2023.
MIRAGLIO, T., ADELINE, K., HUESCA, M., USTIN, S., BRIOTTET, X. 2020. Monitoring LAI, Chlorophylls, and Carotenoids Content of a Woodland Savanna Using Hyperspectral Imagery and 3D Radiative Transfer Modeling. Remote Sensing, v.12, n.1, dez. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs12010028. Acesso em: 21 jun. 2023.
MWAMPAMBA, T.H. GHILARDI, A. SANDER, K. CHAIX, K.J. Dispelling common misconceptions to improve attitudes and policy outlook on charcoal in developing countries. Energy for Sustainable Development, v.17, n.2, 75-85, abr. 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.esd.2013.01.001. Acesso em: 21 mar. 2023.
OLIVEIRA, L.Z. ULLER, H. F. KLITZKE, A.R. ELEOTÉRIO, J.R., AND VIBRANS, A.C. Towards the fulfillment of a knowledge gap: Wood densities for species of the subtropical Atlantic Forest. Data v.4, n.3, jul. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.3390/data4030104. Acesso em: 21 mar. 2023.
PARUELO J.M. JOBBÁGY E.G. SALA O.E. Current distribution of ecosystem functional types in temperate South America. Ecosystems, v.4, n.7, p.683-698, nov, 2001. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10021-001-0037-9. Acesso em: 21 mar. 2023.
PEDREIRA JUNIOR, A.L. et al. Efeito da Mudança da Cobertura em Parâmetros Biofísicos em Cuiabá, Mato Grosso. Revista Brasileira de Geografia Física, v.13, n.3, p.1324-1334, abr. 2020. Disponível em: https://periodicos.ufpe.br/revistas/index.php/rbgfe/article/view/243652/35373. Acesso em: 24 nov. 2023.
PEREIRA, J.A.V. et al. Uso e cobertura do solo e comparação entre os índices de vegetação SAVI e NDWI na área de proteção ambiental das onças, paraíba, Brasil. Revista de Geografia, Recife, v.37, n.2, jun. 2020. Disponível em: DOI:10.51359/2238-6211.2020.245694. Acesso em: 21 mar. 2023.
PIÑEIRO, G. OESTERHELD, M. PARUELO, J. Seasonal Variation in Aboveground Production and Radiation- use Efficiency of Temperate rangelands Estimated through Remote Sensing. Ecosystems, v.9, n.3, abr. 2006, p.357-373.Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s10021-005-0013-x. Acesso em: 14 set. 2024
POTTER, C. GROSS, P. KLOOSTER, S. FLADELAND, M. GENOVESE, V. Storage of carbon in U.S. forests predicted from satellite data, ecosystem modeling, and inventory summaries. Clim Change, v.90, p. 269-282, jul. 2008. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10584-008-9462-5. Acesso em: 21 mar. 2023.
KERR, J.T. OSTROVSKY, M. From space to species: ecological applications for remote sensing. Trends in Ecology and Evolution, v. 18, n. 6, p.299-305, jun. 2002.
RÊGO, S. C. A. LIMA, P. P. S. LIMA, M. N. S. MONTEIRO, T. R. R. Análise comparativa dos índices de vegetação NDVI e SAVI no município de São Domingos do Cariri-PB. Revista Geonorte, v.2, n.4, p.1217-1229, 2012.
REQUENA-MULLOR, J. LÓPEZ, E. CASTRO, A. CABELLO, J. VIRGÓS, E. GONZÁLEZ-MIRAS, E. CASTRO, H. Modeling spatial distribution of European badger in arid landscapes: an ecosystem functioning approach. Landscape Ecology, v.29, n.5, p.843-855, mai. 2014. Disponível em: DOI:10.1007/s10980-014-0020-4. Acesso em: 21 jun. 2023.
SEDANO, F. DUNCANSON, L. LISBOA, S.N. E RIBEIRO, N. Monitoring forest degradation from charcoal production with historical Landsat imagery. A case study in southern Mozambique. Environ. Res. Lett, v.15, jan. 2020. Disponível em: DOI 10.1088/1748-9326/ab3186. Acesso em: 21 jun. 2022.
SEDANO, F. et al. The connection between forest degradation and urban energy demand in sub- Saharan Africa: a characterization based on high-resolution remote sensing data. Environmental Research Letters, v.16, mai. 2021. Disponível: DOI 10.1088/1748-9326/abfc05. Acesso em: 21 jun. 2022.
SETIAWAN, Y. YOSHINO, K. PRASETYO, L.B. Characterizing the dynamics change of vegetation cover on tropical forestlands using 250m multi-temporal MODIS EVI, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.26, p.132-144, fev. 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.06.008. Acesso em: 14 jun. 2022.
SCHWARTZ G. FALKOWSKi, V. PEÑA-CLAROS M. Natural regeneration of tree species in the Eastern Amazon: Short-term responses after reduced-impact logging. Forest Ecology and Management, v.385, p.97-103, fev. 2017. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378112716310842. Acesso em: 24 jun. 2023.
SHI, Y. WANG, Z. ZHANG, G. WEI, X. MA, W. YU, H. Evaluating the Research Status of the Remote Sensing-Mediated Monitoring of Forest Biomass: A Bibliometric Analysis of WOS. Forests, v.15, n.524, mar. 2024. Disponível em: https://doi.org/10.3390/f15030524. Acesso em 19 nov. 2024.
SILVA, C.V.S. Monitoramento da cobertura vegetal por sensoriamento remoto no semiárido brasileiro através de índices de vegetação. Nativa, Sinop, Recife, v.7, n.6, p.708-717, nov. 2019. Disponível em: http://dx.doi.org/10.31413/nativa.v7i6.7646. Acesso em 11 nov. 2022.
SILVA, D.A.L. CARDOSO, E.A.C. VARANDA, L.D. CHRISTOFORO, A.L. MALINOVSKI, R.A. Análise de viabilidade econômica de três sistemas produtivos de carvão vegetal por diferentes métodos. Revista Árvore, v.38, n.1, p.185-93, fev. 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0100-67622014000100018. Acesso em: 24 jun. 2023.
SITOE e TCHAUQUE. Avaliação dos níveis de consumo da energia de biomassa nas províncias de Tete, Nampula, Zambézia, Sofala, Gaza e Maputo. Relatório final. Ministério da Energia. Maputo, Moçambique. 2007.
SOUZA, A.P. MOTA, L.L. ZAMADEI, T. MARTIM, C. C. ALMEIDA, F. T. PAULINO, J. Classificação climática e balanço hídrico climatológico no Estado de Mato Grosso. Nativa, v.1, p.34-43, nov. 2013. Disponível em: DOI:10.14583/2318-7670.v01n01a07. Acesso em 11 nov. 2022.
SUN, W. LIANG, S. XU, G. FANG, H. DICKINSON, R. Mapping plant functional types from MODIS data using multisource evidential reasoning. Remote Sensing of Environment, v.112, n.3, p.1010-1024, mar. 2008. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.07.022. Acesso em 3 out. 2022.
TRENTIN, A.B. SALDANHA, D.L. KUPLICH, T.M. Análise comparativa do NDVI em fitofisionomias na bacia hidrográfica do Rio São Marcos. Rev. Geogr. Acadêmica, v.7, n.1, jul. 2013. Disponível em: DOI:10.18227/1678-7226rga.v7i1.2994. Acesso em 11 nov. 2022.
TATSUMI, S. Tree diversity effects on forest productivity increase through time because of spatial partitioning. Forest Ecosystems, v. 7, n. 24, abr. 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s40663-020-00238-z. Acesso em 11 nov. 2023.
TURNER, W.; SPECTOR, S., GARDINER, N., FLADELAND, M., STERLING, E., STEININGER, M. Remote sensing for biodiversity science and conservation. Trends in Ecology and Evolution, n.18, n.6, jun. 2003, p.306-314. http://dx.doi.org/10.1016/S0169-5347(03)00070-3. Acesso em 23 nov. 2022.
VAN DER TOL, C. VILFAN. N. DAUWE, D. CENDRERO-MATEO, M.P. YANGA, P. The scattering and re-absorption of red and near-infrared chlorophyll fluorescence in the models Fluspect and SCOPE. Remote Sensing of Environment, v.232, 111292, out. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111292. Acesso em 23 nov. 2022.
VAN LEEUWEN, W.J.D.; ORR, B.J. Spectral vegetation indices and uncertainty: insights from a user's perspective, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v.44, n.7, p.1931-1933, ago. 2006. Disponível em: 10.1109/TGRS.2006.873688. Acesso em 11 nov. 2023.
VITAL, M.H.F. PINTO, M.A.C. Condições para a sustentabilidade da produção de carvão vegetal para fabricação de ferro-gusa no Brasil. BNDES Setorial, v.30, p.237-97, set. 2009. Disponível em: http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/1661. Acesso em 23 nov. 2022.
YIP, K.H.A. LIU, R. WU, J. HAU, B. C.H. LIN, Y. ZHANG, H. Community-based plant diversity monitoring of a dense-canopy and species-rich tropical forest using airborne LiDAR data, Ecological Indicators, v.158, e111346, jan. 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.111346. Acesso em 2 nov. 2024.
ZANETTE, V.H. et al. Ajuste de modelos de regressão para a estimativa da biomassa aérea para seis regiões do estado do Paraná́. ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, v.14 n.26; p.29, dez. 2017. Disponivel em: DOI: 10.18677/EnciBio_2017B3. Acesso em 23 nov. 2022.
ZHI-HUI, M. DENG, L. FU-ZHOU D. XIAO-JUAN L. DAN-YU Q. Angle effects of vegetation indices and the influence on prediction of SPAD values in soybean and maize, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.93, 102198, dez. 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102198. Acesso em 11 nov. 2023.
WANG, X. OU, T. ZHANG, W. RAN, Y. An Overview of Vegetation Dynamics Revealed by Remote Sensing and Its Feedback to Regional and Global Climate. Remote Sens., 14, e5275, out. 2022. Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs14205275. Acesso em 2 fev. 2023.
WOOLLEN E. RYAN, C.M. BAUMERT, S. VOLLMER, F. GRUNDY, I. FISHER, J. LISBOA, S.N. Charcoal production in the Mopane woodlands of Mozambique: what are the trade-offs with other ecosystem services? Phil. Trans. R. Soc. B. set. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1098/rstb.2015.0315. Acesso em 23 nov. 2022.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2026 Geografia Ensino & Pesquisa
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
A revista Geografia Ensino & Pesquisa deterá os direitos autorais dos trabalhos publicados. Os direitos referem-se a publicação do trabalho em qualquer parte do mundo, incluindo os direitos às renovações, expansões e disseminações da contribuição, bem como outros direitos subsidiá¡rios. Os autores comprometen-se com a originalidade do trabalho, e no caso de desistência da submissão, os autores assumem a responsabilidade de comunicar à revista.
Após publicado os(as) autores(as) têm permissão para a publicação da contribuição em outro meio, impresso ou digital, em português ou em tradução, desde que os devidos créditos sejam dados à Revista Geografia – Ensino & Pesquisa.
A revista Geografia Ensino & Pesquisa utiliza em suas publicações uma Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
