Leaf area index and canopy open ness estimation using high spatial resolution image quickbird

Abstract

O objetivo geral deste trabalho foi avaliar e propor a ferramenta da análise de imagem de alta resolução, para os gestores públicos, no monitoramento e observação do sucesso de recuperação de áreas degradadas.Os objetivos específicos foram: i) obter os dados de índice de área foliar (IAF) e abertura de dossel em campo, ii) calcular a relação entre o IAF e a abertura de dossel mensurados em campo, iii) estimar a abertura dedossel através de imagem de alta resolução QuickBird, iv) aplicar a relação dos dados mensurados em campopara se obter os valores de IAF através da imagem, e v) realizar a análise de resíduos dos dados obtidos em campo com os obtidos na imagem, de doze espécies monitoradas no Parque Olhos Ecológico e de Uso MúltiploD´água. As estimativas da abertura de dossel e do índice de área foliar em doze espécies de Cerrado, utilizando imagens de alta resolução mostraram-se eficazes, tanto pelo erro tolerável obtido (6,9%) a partir dos modelos,quanto pela praticidade que a imagem fornece: atende uma área maior e em uma escala temporal, sendo eficientes para avaliação da execução de projetos de revegetação. ______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The aim of this paper was to evaluate and propose a high spatial resolution image analysis method, for public managers, regarding to monitoring and observation of degraded areas recuperation success.The specific objectives were: i) to obtain leaf area index (LAI) and canopy openness data in field, ii) to calculate the relation between LAI and canopy openness data sampled in field, iii) to estimate canopy openness usingthe Quickbird high resolution image, iv) to use data sampled in field to obtain LAI values by image, and v)to analyze the residuals between data sampled in field and that obtained by image, of twelve species monitoredin the Ecological and Multiple Use Olhos D’água Park, Brazil. The estimates of canopy openness and leaf area index of twelve Cerrado species using high resolution images were effective, as for the tolerable error of theadjustments obtained (6.9%) from the models, as for the image´s practicality: it attends a larger area and largertime scale, and is efficient to evaluate the execution of revegetation projects.