O sensoriamento remoto como ferramenta para planejamento de inventários florestais por índice de vegetação

Abstract

O planejamento do inventário florestal é uma etapa importante para obter informações sobre o plantio, seu crescimento e volume. Este trabalho faz uma análise do sensoriamento remoto como ferramenta para planejamento de inventários florestais por índices de vegetação para assessorar o planejamento do inventário florestal e mapear as áreas de melhor produtividade. Foram usados os índices de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada – NDVI), Simple Ratio Index (Índice de Razão Simples – SRI), Soil Adjusted Vegetation Index (Índice de Vegetação Ajustado para o Solo – SAVI), Atmospherically Resistant Vegetation Index (Índice de Vegetação da Resistência Atmosférica – ARVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada utilizando a banda verde - GNDVI) e o Wide Dynamic Range Vegetation Index (Índice de Vegetação de Amplo Alcance - WDRVI). O estudo foi feito em um plantio de Eucalyptus urophylla com vinte quatro meses de idade, e o corte está previsto para mais três anos, para geração de energia por meio de biomassa. A metodologia usada foi a ida a campo para coleta de informações e correlacionar esses dados com os índices de vegetação. O terreno utilizado é íngreme e o solo do tipo Argissolo Vermelho-Amarelo e fica localizado na zona da mata norte. A imagem usada foi a do SENTINEL-2, da data 23/05/2017. Observou-se que o melhor resultado foi com o SAVIʟ₀,₅ apresentando r = 0,432 para imagens com correção atmosférica e r = 0,410 para o GNDVI para imagem sem correção atmosférica, sendo ambas correlações de moderada para baixa e que não é ideal para fazer a estratificação em áreas de menor e maior produtividade. Na literatura observou-se melhores resultados que os aqui obtidos, pois os plantios eram mais antigos e com eucalipto de outra variedade, além disso, as condições edafoclimáticas da região são diferentes das que aqui é apresentado. Recomenda-se novos estudos com o plantio mais velho para se reavaliar os índices. Além de fazer o uso de outras técnicas para aquisição de imagens, tais como: LIDAR (Light Detection and Ranging), VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) ou imageamento por RADAR, devido à grande cobertura de nuvem na região, evitando trabalhar com imagens que contenham nuvens acima das áreas de estudo.