EVALUATION OF VEGETATION INDEX APPLIED IN VOLUME ESTIMATION IN DECIDUALS FORESTS: AN PREDICTIVE MODEL

Authors

Keywords:

Sensoriamento Remoto, Índice de Vegetação, Regressão Linear, Inventário Forestal

Abstract

Remote sensing has significantly contributed to environmental analyses. Understanding the physical, chemical, and biological characteristics of a forest system indirectly has posed a challenge in various studies. Correlating data from these sensors with field-acquired sample data, through forest formations collection and measurements, can be a highly effective strategy in comprehending forest structure and the entire fragment under study. A literature review on the subject enabled an analysis and discussion about methodologies used in academic studies, particularly vegetation indices extracted from satellite image data, as well as their correlation with primary forest inventory data, using the statistical model of linear regression. The practical development of the work took place in a forest fragment of a phytogeographic formation called Seasonal Deciduous Forest (Dry Forest) in Funilândia/MG, where 8 (eight) sampled plots were duly inventoried and subjected to statistical analyses in the office. This study identified a strong correlation between vegetation indices, especially the GNDVI, and the wood volumes of the samples collected in the field, thereby allowing the extrapolation of the volume for the entire studied forest fragment through the predictive model proposed in this article.

Author Biographies

Leonardo Franklin de Carvalho, UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais

Geógrafo Bacharel e Licenciado em Geografia com Ênfase em Geoprocessamento pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Pós-graduado em 1. Geoprocessamento; 2. Topografia e Sensoriamento Remoto; pela Faculdade Única de Ipatinga. Em 2001, formou-se em Astronomia pela Universidade Federal de Ouro Preto. Atua como Analista Ambiental e Analista GIS desde 2008 em estudos ambientais para fins de licenciamento ambiental. Publicou artigos e apresentou trabalhos científicos em Simpósios e Seminários na área de Cartografia Histórica pela Pós Graduação de Geografia e Tratamento da Informação Espacial. Como consultor adquiriu experiência na elaboração de relatórios e estudos ambientais voltados ao geoprocessamento e análise espacial. Fundou e ministrou cursos na área de geotecnologias em seus níveis básicos e avançados durante 4 anos na empresa Map Geotecnologias. Trabalha desde 2010 com elaboração de maquetes para ambientes geográficos como Unidades de Conservação, Corredores Ecológicos, Barragens Hidrelétricas, Mineração, entre outros.

Marcelo Antonio Nero, Universidade Federal de Minas Gerais

Atualmente é Prof. Adjunto C, Nível 04, do Departamento de Cartografia da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), credenciado no Programa de Pós-Graduação em Análise e Modelagem de Sistemas Ambientais (linha de pesquisa de qualidade temática e orientação de mestrados e doutorado), orientador de alunos de iniciação científica, pesquisador/consultor do Laboratório de Geotecnologias (GEOTEC/IGC/UFMG), co-orientador de aluno de mestrado do PPG em Ambiente Construído e Patrimônio Sustentável da UFMG. Além disso, é atualmente revisor de mais quase 30 (trinta) periódicos científicos nacionais e internacionais. Realizou pós-doutorado na Universidade de Jaén (Espanha), sob orientação do Prof. Dr. Francisco Javier Ariza López, entre novembro e dezembro de 2021, na área de controle de qualidade de MDTs. Foi Prof. Formador I do Programa de pós-graduação latu sensu de Gestão de Instituições Federais de Educação Superior, subárea de Tecnologias, Universidade Aberta do Brasil (UAB), desde julho de 2019-2020. Adicionalmente, co-orientador de aluno de doutorado no programa de de Pós-Graduação em Engenharia Civil/Informações Espaciais da Universidade Federal de Viçosa (UFV) desde 2017. Foi Prof. Adjunto II do Departamento de Engenharia Cartográfica da Universidade Federal do Pernambuco (UFPE), professor orientador de alunos de iniciação científica e do Programa de Pós Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologia da GeoInformação, coordenador e colaborador de projetos de extensão nessa mesma instituição (2010-2014). Engenheiro Cartógrafo formado pela Faculdade de Ciências e Tecnologia-Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" - FCT-UNESP (1994), mestre em Engenharia pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - EPUSP (2000), doutorado sanduíche em engenharia pela EPUSP e com estágio na Universidad de Jáen - Espanha (2005), pós- doutorado concluído em março de 2006 pela EPUSP. Pesquisador Nivel V pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP (2006/2007). Foi Diretor Técnico/Comercial na empresa DVP Brasil Geomática e Ambiental Ltda (São Carlos-SP, 2007-2009), Diretor Administrativo da Associação Brasileira dos Engenheiros Cartógrafos - Regional São Paulo - ABEC-SP (2006-2009), Diretor Secretário do Departamento de Agrimensura do Instituto de Engenharia (2006-2009), membro líder da comissão da UFMG para a Associação Brasileira de Normas Técnicas - ABNT da norma de convenções cartográficas nas escalas 1: 10.000 a 1:1.000 e revisão das normas NBR 13133 e 14.166, pesquisador colaborador no Grupo de Estudos de Controle de Qualidade do Departamento de Transportes da EPUSP. Experiência como Prof. Adjunto nas disciplinas de Cartografia e Transportes (2005) aplicadas na graduação em Turismo pela Universidade Metodista de Piracicaba - UNIMEP e como professor de pós-graduação latu-sensu no SENAC-SP, UNIAMERICA (Foz do Iguacu-PR), FAEMA (Ariquemes-RO) e Faculdade Católica de Uberlândia (Uberlândia-MG). Experiência profissional em Cartografia (básica e aplicada), Geoprocessamento, GNSS, SIG, Geomarketing, pesquisa científica, consultoria e afins.

References

ALBA, E. Caracterização Espectral dos Dosséis e Estimativa de Variável Biofísica em Plantios de Eucalyptus grandis e Pinus elliotti a Partir de Imagens Landsat 8/ OLI. Dissertação de Mestrado em Recursos Florestais e Engenharia Florestal – Universidade Federal de Santa Maria – Santa Maria, 2016.

ASSIS, P. H. de S.; DEROCO MARTINS, G.; ORLANDO, V. S. W. Mapeamento de Parâmetros Agronômicos do Cafeeiro a Partir de Imagens Tomadas por Aeronave Remotamente Pilotada. Boletim Goiano de Geografia, Goiânia, v. 43, n. 01, 2023. DOI: 10.5216/bgg.v43i01.63274. Disponível em: https://revistas.ufg.br/bgg/article/view/63274. Acesso em: 8 nov. 2023.

CAMPOS, Jean Oliveira et al. Mapeamento do serviço ecossistêmico de sequestro de carbono prestado pela cobertura florestal do Parque Estadual Mata do Pau-Ferro e sua zona de amortecimento, Areia, Paraíba. Revista Geográfica Acadêmica, v. 17, n. 2, p. 115-135, 2023. Disponível em: https://revista.ufrr.br/rga/article/view/7888. Acesso em: 19 ago. 2024.

CENTRO TECNOLÓGICO DE MINAS GERAIS - CETEC-MG. Determinação de equações volumétrica aplicáveis ao manejo sustentado de florestas nativas no Estado de Minas Gerais e outras regiões do país. p. 106, Belo Horizonte, 2005.

GUSSON, E. Avaliação de métodos para a quantificação de biomassa e carbono em florestas nativas e restauradas da Mata Atlântica. Tese (Doutorado em Recursos Florestais) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, versão revisada de acordo com a resolução CoPGr 6018 de 2011. Piracicaba, 2014.

HU, Y. et al. Land Use/Land Cover Change Detection and NDVI Estimation in Pakistan’s Southern Punjab Province. Sustainability, v. 15, n. 4, p. 3572, 2023. https://www.mdpi.com/2071-1050/15/4/3572/pdf.

JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: Uma perspectiva em recursos terrestres. 2. ed. São José dos Campos: Parêntese, 2009.

JESUS, S. C.; MIURA, A. K. Análise de regressão linear múltipla do índice de vegetação melhorado (EVI) a partir das bandas 3, 4 e 5 do sensor TM/Landsat 5. ANAIS XIV SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, Natal, Brasil, 25-30 abril 2009, INPE, p. 1103-1110.

MARION, Fabiano André et al. Influência da temperatura e da precipitação na variação anual de índices de vegetação em área de floresta estacional semidecidual, no Sudoeste do Paraná, brasil. Revista Geografica Academica, v. 18, n. 1, p. 163-178, 2024. Disponível em: https://revista.ufrr.br/rga/article/view/8099. Acesso em: 19 ago. 2024.

MEDEIROS, F. S. B.; BIANCHI, R. C. A aplicação do método regressão linear simples na demanda de produtos sazonais: um estudo de caso. Disciplinarum Scientia. Serie: Ciências Sociais Aplicadas, S. Maria, v.5, n. 1, p. 35-53, 2009.

MOREIRA, M. A. Fundamentos do sensoriamento remoto. 4.ed. Viçosa: Editora UFV, 2011.

NAKAI, E. S. Quantificação da biomassa e estoque de carbono em diferentes coberturas vegetais por meio de sensoriamento remoto. 154 f. Tese (Doutorado em Ciências) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba-SP, 2016.

NEITZEL, L. C.; VIEIRA, C. V. Análise Espaço-temporal dos Remanescentes da Cobertura Vegetal da Mata Atlântica em um Município Costeiro no Sul do Brasil. Boletim Goiano de Geografia, Goiânia,

v. 43, n. 01, 2023. DOI: 10.5216/bgg.v43i01.73217. Disponível em: <https://revistas.ufg.br/bgg/article/view/73217>. Acesso em: 8 nov. 2023.

OLIVEIRA, G. F. S. Uso de técnicas de sensoriamento remoto para estimar variáveis biofísicas em floresta tropical seca, município de Floresta – PE. Dissertação (Mestre em Ciências Florestais) – Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2020.

PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento remoto no estudo da vegetação. São José dos Campos, SP: A. Silva Vieira Ed, 2009.

ROCHA, C. H. B. Geoprocessamento: Tecnologia Transdisciplinar. Juiz de Fora: Parêntese, 2007.

RODRIGUES, Sandra Cristina Antunes. Modelo de Regressão Linear e suas Aplicações. Relatório de estágio para obtenção do Grau de Mestre em Ensino de Matemática no 3° Ciclo do Ensino Básico e no Ensino Secundário. Universidade da Beira Interior, p. 5, Covilhã, 2012.

SANTORI, A. R. Amostragem de componentes puros (vegetação, solo, água/sombra) em imagens de satélite Sentinel-2 como subsídios à interpretação do NDVI na Bacia Hidrográfica do Ribeirão das Cruzes, Selvíria/MS. Boletim Paulista de Geografia, [S.L], v.1, n. 107, p. 76-95, jan.-jun. 2022.

SOUSA, Áurea. Diagrama de dispersão, correlação e regressão linear. Ponta Delgada, Portugal, 2019. Correio dos Açores: Opinião/ regional, Editora Gráfica Açoreana, p. 16.

SOUSA, C. L.; PONZONI, F. J. Avaliação de índices de vegetação e de bandas TM/ Landsat para estimativa de volume de madeira em floresta implantada de Pinus ssp. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO – Santos, 1998.

Published

23/12/2024

How to Cite

de Carvalho, L. F., & Nero, M. A. (2024). EVALUATION OF VEGETATION INDEX APPLIED IN VOLUME ESTIMATION IN DECIDUALS FORESTS: AN PREDICTIVE MODEL. REVISTA GEOGRÁFICA ACADÊMICA, 18(2), 60–75. Retrieved from http://revista.ufrr.br/rga/article/view/8289