Pesquisa Florestal: Acesso Aberto
Acesso livre

Abstrato

Estimation of Above-Ground Forest Biomass Using Landsat ETM+, Aster GDEM and Lidar

Lissette Cortés Jaime Hernández, Diego Valencia e Patricio Corvalán

A medição da biomassa acima do solo é importante para entender o fluxo de carbono entre as árvores e a atmosfera; o sensoriamento remoto desempenha um papel importante em tornar isso possível para áreas extensas e difíceis de alcançar. Este estudo comparou modelos de estimativa de biomassa florestal acima do solo usando dados de diferentes fontes, incluindo Landsat ETM ster GDEM, ALS (LiDAR) e inventários florestais. Dois conjuntos de preditores foram estabelecidos: o primeiro incluiu variáveis ​​extraídas do Landsat ETM e Aster GDEM, enquanto o segundo incluiu variáveis ​​do Landsat em combinação com produtos LiDAR (Digital Terrain Model, Digital Surface Model e Canopy Height Model). O algoritmo Random Forest foi usado para construir todos os modelos; este método retorna explicitamente a importância de cada preditor e, portanto, permite a seleção do melhor conjunto de variáveis. As estimativas foram feitas separadamente por cobertura florestal para Pinus radiata, Eucalyptus globulus e Nothofagus glauca de crescimento secundário. Melhores resultados foram obtidos usando a combinação Landsat-LiDAR do que aqueles usando dados Landsat-Aster GDEM. Além disso, os resultados foram melhores quando o modelo foi aplicado à cobertura de pinheiros (pseudo R2 77,22%).