Técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística aplicadas em um povoamento de Eucalyptus urophylla S. T. Blake para estimativa de volume

Abstract

Os métodos tradicionais de estatística aplicados em inventários florestais não exploram suficientemente as relações que existem entre as unidades amostrais e não utilizam médias móveis para descrição de determinadas características espaciais em superfícies contínuas nos povoamentos florestais, ao contrário do método de geoestatística. O uso de dados orbitais constitui um método indireto e não destrutivo para estimativa de parâmetros biofísicos em florestas plantadas, possibilitando de forma efetiva a estimativa de variáveis importantes sobre um determinado povoamento florestal. O presente estudo buscou comparar estimativas do interpolador geoespacial em relação ao inventário florestal tradicional e as estimativas indiretas do volume a partir de índices de vegetação como variável independente no modelo matemático e também como fator de correção do volume por unidade de área. A área de estudo envolveu um total de 116 hectares de floresta de Eucalyptus urophylla S.T. Blake em Rio Verde/GO. Esta floresta, com 6,5 anos, foi plantada em 2005, com espaçamento de 2,8 m x 1,8 m. Foram amostradas 23 parcelas de 400 m² cada. Para avaliação do processo de interpolação foram utilizadas de forma aleatória 13 parcelas das 23 alocadas. As outras 10 parcelas foram utilizadas para validação da interpolação e comparação com os dados do inventário florestal. Para a interpolação e estimativa final do volume para a área de estudo foram utilizados os dados das 23 parcelas do inventário florestal. A média do volume encontrado com o interpolador utilizado foi de 9,8 (m³/parcela) e para o inventário florestal foi de 9,4 (m³/parcela), não sendo significativa a diferença pelo teste t. Já o erro amostral relativo ao interpolador foi de 8,3% e para o inventário de 8,4%, evidenciando que não existe diferença entre os procedimentos adotados neste estudo. O menor erro amostral relativo, advindo do interpolador está relacionado ao uso de médias móveis não usuais em procedimentos de inventário florestal. O NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) foi o índice escolhido como variável independente no modelo matemático, por apresentar melhor correlação com o volume (0,20), em relação aos demais índices. Nas estatísticas de ajuste e precisão o modelo de Berkhout apresentou os melhores resultados e seu coeficiente de determinação (R²) foi de 0,54, com o erro padrão da estimativa de 1,29 m³/parcela ou 13,1%. Na estimativa de volume total (m³) para o povoamento, a equação apresentou um volume de 28.555 (m³/116 ha), apenas 73 m³ a mais que o intervalo de confiança do inventário florestal. Com a estimativa do volume por parcela, utilizando os índices de vegetação como fator de correção (FC) do volume, foi possível notar que nenhum dos procedimentos pode estimar o volume (m³) com precisão, em relação ao inventário, verificado pelo Teste t, ao nível de 5% de significância. O estimador geoestatístico gerou com bastante coerência o mapeamento de unidades produtivas. Essa pesquisa buscou fortalecer a utilização das técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística em levantamentos florestais. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT

Ordinary statistical techniques applied to forest inventories do not properly assess relationships among sampling units, neither do they utilize moving averages to describe given spatial forest characteristics, as a result of the applied Geostatistics method. The use of orbital data regards an indirect and non-destructive method for estimating biophysical parameters in planted forests, effectively enabling the estimation of important variables about a certain forest stand. This research intended to compare forest volume estimations based on geospatial interpolation and the indirect volume estimations using vegetation indices as independent variables in the mathematical equations, as well as the forest volume correction (factor per area). Study area comprises 116 hectares of a Eucalyptus urophylla S.T. Blake forest in Rio Verde/GO. This forest, with 6.5 years, was planted in 2005, with 2.8 x 1.8 m spacing. Twenty-three 400-m² plots were sampled. To evaluate the interpolation process, 13 within the 23 plots were randomly used. The other ten plots were used to validate interpolation and comparison with the forest inventory. Data from the 23 plots was used for the interpolation and final estimation of the volume for the study area. The average found by the use of the interpolator was 9.8 (m³/plot) and 9.4 (m³/plot) was found for the forest inventory, whereas there was no significant difference by t test. Yet, kriging relative sampling error was 8.3% and 8.4% was found for the forest inventory, with no difference among both proceedings used in this study. The lowest relative sampling error, observed for kriging, is related to the use of moving averages, unusual for forest inventories. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) was the index chosen as independent variable in the mathematical model, for presenting higher correlation with volume compared to the other indices (0.20). In the Berkhout model statistics of adjustment and precision, it presented the best results and the coefficient of determination (R²) was 0.54, with estimated standard error of 1.29 m³/plot or 13.1%. For the stand total volume estimation (m³), the equation presented a volume of 28,555 (m³/116 ha), only 73 m³ higher than the average of the interval of confidence for the forest inventory. Wit h volume estimation per plot, using the vegetation indices as volume correction factor (FC), it was possible to notice that none of the proceedings can precisely estimate volume (m³) compared to the inventory, analysis through t test, at 5% level of confidence. The geostatistic estimator generated, with high coherence, the mapping of the production unities. Therefore, this research aimed at subsidizing the utilization of remote sensing techniques and geostatistics in forest surveys.