{"id":1079,"date":"2021-05-03T15:04:47","date_gmt":"2021-05-03T18:04:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/?p=1079"},"modified":"2025-04-04T13:27:38","modified_gmt":"2025-04-04T16:27:38","slug":"integracao-de-tecnicas-geoestatisticas-e-sensoriamento-remoto-em-fragmento-da-floresta-ombrofila-mista-montana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www3.unicentro.br\/ppgf\/2021\/05\/03\/integracao-de-tecnicas-geoestatisticas-e-sensoriamento-remoto-em-fragmento-da-floresta-ombrofila-mista-montana\/","title":{"rendered":"Integra\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas geoestat\u00edsticas e Sensoriamento Remoto em fragmento da Floresta Ombr\u00f3fila Mista Montana"},"content":{"rendered":"

Ramon de Sousa Leite<\/span><\/strong><\/p>\n

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Defesa P\u00fablica:<\/strong> 02 de mar\u00e7o de 2020<\/span><\/p>\n

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Banca Examinadora:<\/span><\/strong><\/p>\n

Prof. Dr. Jonathan William Trautenm\u00fcller \u2013 UFPR \u2013 Primeiro Examinador<\/span>
\nProf. Dr. Vagner Alex Pesck\u2013 UNICENTRO \u2013 Segundo Examinador<\/span>
\nProf. Dr. Luciano Farinha Watzlawick \u2013 UNICENTRO \u2013 Orientador e Presidente da Banca Examinadora<\/span><\/p>\n

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Resumo:<\/span><\/strong><\/p>\n

A caracteriza\u00e7\u00e3o espacial de um ecossistema por meio de invent\u00e1rios tradicionais envolve um trabalho intenso, demorado e dispendioso e, portanto, as medidas de campo n\u00e3o podem ser aplicadas em grande escala ou em extensas \u00e1reas. Por outro lado, a integra\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas geoestat\u00edsticas multivariadas com dados obtidos de plataformas espaciais pode fornecer com precis\u00e3o e baixo custo um panorama de vari\u00e1veis florestais importantes. E assim, proporcionar subs\u00eddios para pr\u00e1ticas de conserva\u00e7\u00e3o e restaura\u00e7\u00e3o dos ecossistemas florestais, avalia\u00e7\u00e3o de impactos ambientais e manejo florestal. Nesse contexto, objetivou-se com o presente estudo avaliar o desempenho da cokrigagem ordin\u00e1ria (CKO) no mapeamento de m\u00e9tricas da vegeta\u00e7\u00e3o de um remanescente de Floresta Ombr\u00f3fila Mista (FOM), utilizando covari\u00e1veis derivadas de imagens do sat\u00e9lite Sentinel-2A. Para isso, foram utilizados dados do invent\u00e1rio florestal cont\u00ednuo, realizado na Floresta Nacional de Irati (FLONA de Irati), sob o dom\u00ednio de Floresta Ombr\u00f3fila Mista, referentes \u00e0s medi\u00e7\u00f5es realizadas em 2017 em 400 unidades amostrais georreferenciadas de 25 m x 25 m (625 m2 ), totalizando uma \u00e1rea de 25 hectares. Foram consideradas no estudo quatro m\u00e9tricas relacionadas \u00e0 vegeta\u00e7\u00e3o: duas de diversidade: riqueza (S) e \u00cdndice de Shannon (H\u2019) e duas estruturais: \u00e1rea basal (G) e n\u00famero de \u00e1rvores por hectare (N). Embora o levantamento de campo contemple 400 unidades amostrais, apenas 100 parcelas com as m\u00e9tricas da vegeta\u00e7\u00e3o foram utilizadas, pois partiu-se do pressuposto que as vari\u00e1veis alvo eram subamostradas e as covari\u00e1veis superamostradas. Para obten\u00e7\u00e3o das covari\u00e1veis foram obtidas imagens multiespectrais do sat\u00e9lite Sentinel-2A, com certo n\u00edvel de processamento, sendo necess\u00e1rio apenas uma corre\u00e7\u00e3o atmosf\u00e9rica. Ap\u00f3s a corre\u00e7\u00e3o atmosf\u00e9rica, obteve-se os valores m\u00e9dios de reflet\u00e2ncia das bandas (B2, 0,46 \u00b5m a 0,52 \u00b5m; B3, 0,54 \u00b5m a 0,58 \u00b5m; B4, 0,65 \u00b5m a 0,68 \u00b5m e B8, 0,78 \u00b5m a 0,90 \u00b5m) e o \u00cdndice de Vegeta\u00e7\u00e3o da Diferen\u00e7a Normalizada (NDVI) das 400 parcelas. Em seguida, foram obtidos os mapas com as m\u00e9tricas da vegeta\u00e7\u00e3o, considerando duas t\u00e9cnicas de interpola\u00e7\u00e3o: uma univariada, a krigagem ordin\u00e1ria (KO), e outra multivariada, a CKO. Para avaliar, por meio do Erro de Vi\u00e9s M\u00e9dio (MBE) e Raiz do Erro Quadr\u00e1tico M\u00e9dio (RMSE), a precis\u00e3o dos mapas obtidos foram utilizados dados com as m\u00e9tricas da vegeta\u00e7\u00e3o de 50 parcelas extras, distribu\u00eddas aleatoriamente na \u00e1rea de estudo. As m\u00e9tricas da vegeta\u00e7\u00e3o foram negativamente correlacionadas com a reflet\u00e2ncia das bandas e o NDVI, com baixos coeficientes de correla\u00e7\u00e3o. Os maiores coeficientes de correla\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis alvo e covari\u00e1veis foram: S e G com a banda 3, o H\u2019, com a banda 4 e o n\u00famero de \u00e1rvores por hectares, com a banda 2. De modo geral, as duas t\u00e9cnicas de interpola\u00e7\u00e3o mapearam bem \u00e0s m\u00e9tricas da vegeta\u00e7\u00e3o. No entanto, a hip\u00f3tese considerada de que os dados derivados do Sentinel-2A combinados com t\u00e9cnicas geoestat\u00edsticas multivariadas melhoram a precis\u00e3o do mapeamento de atributos estruturais e diversidade de esp\u00e9cies arb\u00f3reas em Floresta Ombr\u00f3fila Mista foi rejeitada. Embora a hip\u00f3tese testada tenha sido rejeitada, observouse, um potencial da utiliza\u00e7\u00e3o de dados auxiliares derivados de imagens de sat\u00e9lites, no mapeamento das vari\u00e1veis estudadas, sobretudo da \u00e1rea basal e densidade de \u00e1rvores. E que apesar dos esfor\u00e7os, h\u00e1 um vasto campo a ser explorado e respondido.<\/span><\/p>\n

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