“…Segundo Picard, Saint-André e Hanry (2012), independente do sensor ser do satélite Landsat, MODIS, IKONOS, QuickBird ou LiDAR, esses métodos assumem que as medições de campo disponíveis podem ajustar modelos de predição de biomassa às observações de sensoriamento remoto. Relacionar índices de vegetação com equações de regressão e o uso de imagens de satélite permitem uma estimava da biomassa arbórea com erros aceitáveis, a partir de valores obtidos em inventários florestais ou em campo (SADER et al, 1989;JAKUBAUSKAS;PRICE, 1997;FOODY et al, 2001;SPIES, 2001;ZHENG et al, 2004;HALL et al, 2006;RAHMAN;CSAPLOVICS;KOCH, 2008;ROSA et al, 2013;HENTZ et al, 2014 Entretanto, fatores inerentes afetam a quantidade e qualidade da radiação refletida da planta, como a atmosfera, ângulo azimutal solar e zenital, distância e posição do sensor, topografia, estádio fenológico da vegetação no período de aquisição da imagem, orientação e forma das folhas, e imperfeições da calibração radiométrica e geométrica (KNIPLING, 1970;KANEMASU, 1974;SLATER;PINTER JUNIOR, 1983;STEININGER, 2000;LU, 2006;NOVO, 2010). Apesar do sucesso da aplicação de sensores de alta resolução espacial e espectral para estimar a biomassa acima do solo, ainda há desafios relacionados aos custos, pequena área de cobertura, multicolinearidade e disponibilidade limitada DUBE;MUTANGA, 2015).…”