Estimativa de volume de madeira em plantios de Eucalyptus spp. utilizando dados hiperespectrais e dados topográficos

Canavesi, Vanessa; Ponzoni, Flávio Jorge; Valeriano, Márcio M.

doi:10.1590/s0100-67622010000300018

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“…Alguns fatores biofísicos e estruturais podem estar associados a esta variabilidade espectral, como o índice de área foliar, o sub-bosque, a estrutura do dossel da espécie, condições da anatomia e arquitetura foliar (Goodwin et al, 2005;Canavesi & Ponzoni, 2010). Além disso, as bandas B1 e B3 estão associadas a comprimentos de onda relacionados à absorção da planta na realização da fotossíntese (Feilhauer et al, 2015), o que levou à ocorrência de valores baixos que dificultam a diferenciação de espécies nestas regiões do espectro eletromagnético.…”

Section: Resultsunclassified

“…Esta diferença pode estar associada às características de reflexão da energia eletromagnética, que têm um comportamento não lambertiano e são dependentes do comprimento de onda e da geometria de iluminação do alvo e visada do sensor (Dorigo et al, 2007). Esta diferença também pode estar associada com alterações na estrutura de dossel, próprias das variações de desenvolvimento dos povoamentos ligadas às condições de sítio, conforme observado por Canavesi & Ponzoni (2010) (Dorigo et al, 2007;Clevers et al, 2008), ocasionado pelo tamanho de copa e quantidade de folhas fotossinteticamente ativas. Essas alterações em B3 e B4 afetam diretamente todos os resultados dos índices de vegetação utilizados.…”

Section: Resultsunclassified

“…Os sensores remotos têm a capacidade de captar as diferenças de reflectância nos plantios florestais, ainda que estes sejam compostos por indivíduos de mesma espécie e idade, cultivados em um mesmo espaçamento e submetidos a tratamentos culturais idênticos (Canavesi & Ponzoni, 2010).…”

Section: Introductionunclassified

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Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Goergen

Kilca

Narvaes

et al. 2016

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.Termos para indexação: Eucalyptus, análise de componentes principais, assinatura espectral, plantios florestais. Distinction of eucalyptus species of different ages using Landsat 5 TM imagesAbstract -The objective of this work was to evaluate the use of the TM/Landsat 5 sensor imagens in the differentiation of commercial plantations of Eucalyptus urograndis and Eucalyptus dunnii of different ages. Plots were marked for identification of the two Eucalyptus species, in two different periods (2009 and 2011): for 3-and 5-year-old E. dunnii, and for 2.2-and 4.2-year-old E. urograndis. Evaluations were done for six bands of the TM/Landsat 5 sensor (B1, B2, B3, B4, B5, and B7), and for six vegetation indices -simple ratio (SR); normalized difference vegetation index (NDVI); soil-adjusted vegetation index (Savi)-0.25; Savi-0.5; green NDVI (GNDVI); and the moisture-vegetation index (MVI). Image digital processing consisted of geometric, radiometric, and atmospheric corrections. The plantations of E. dunnii and E. urograndis were distinguished by five bands of Landsat (B2, B3, B4, B5, and B7) and three vegetation indices (Savi-0.5, Savi-0.25, and GNDVI), in 2009, and by four bands of Landsat (B2, B4, B5, and B7) and six vegetation indices (NDVI, SR, Savi-0.5, Savi-0.25, MVI, and GNDVI) in 2011. The spectral data extracted from TM/Landsat 5 images are effective, both to distinguish the species of eucalyptus as well as the same species in even-aged stand.Index terms: Eucalyptus, principal component analysis, spectral signature, forest plantations. IntroduçãoO reconhecimento das espécies florestais é tradicionalmente feito em campo. Uma alternativa que fornece resultados com maior rapidez e menor custo envolve o emprego d...

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Section: Resultsunclassified

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Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Goergen

Kilca

Narvaes

et al. 2016

Pesq. agropec. bras.

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“…Berra et al (2012) estimated the volume of a Eucalyptus plantation in the southern region of Brazil from Landsat 5 TM images. Canavesi et al (2010) used hyperspectral data from the Hyperion EO-1 sensor for the volume estimation of Eucalyptus plantations under different relief conditions. The results found by these authors corroborate the potential use of data collected by remote sensing to estimate the productivity of Eucalyptus plantations.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Spatial prediction of basal area and volume in Eucalyptus stands using Landsat TM data: an assessment of prediction methods

Reis

Carvalho

Mello

et al. 2018

N.Z. j. of For. Sci.

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Background: In fast-growing forests such as Eucalyptus plantations, the correct determination of stand productivity is essential to aid decision making processes and ensure the efficiency of the wood supply chain. In the past decade, advances in remote sensing and computational methods have yielded new tools, techniques, and technologies that have led to improvements in forest management and forest productivity assessments. Our aim was to estimate and map the basal area and volume of Eucalyptus stands through the integration of forest inventory, remote sensing, parametric, and nonparametric methods of spatial prediction. Methods: This study was conducted in 20 5-year-old clonal stands (362 ha) of Eucalyptus urophylla S.T.Blake x Eucalyptus camaldulensis Dehnh. The stands are located in the northwest region of Minas Gerais state, Brazil. Basal area and volume data were obtained from forest inventory operations carried out in the field. Spectral data were collected from a Landsat 5 TM satellite image, composed of spectral bands and vegetation indices. Multiple linear regression (MLR), random forest (RF), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN) methods were used for basal area and volume estimation. Using ordinary kriging, we spatialised the residuals generated by the spatial prediction methods for the correction of trends in the estimates and more detailing of the spatial behaviour of basal area and volume. Results: The ND54 index was the spectral variable that had the best correlation values with basal area (r = − 0.91) and volume (r = − 0.52) and was also the variable that most contributed to basal area and volume estimates by the MLR and RF methods. The RF algorithm presented smaller basal area and volume errors when compared to other machine learning algorithms and MLR. The addition of residual kriging in spatial prediction methods did not necessarily result in relative improvements in the estimations of these methods. Conclusions: Random forest was the best method of spatial prediction and mapping of basal area and volume in the study area. The combination of spatial prediction methods with residual kriging did not result in relative improvement of spatial prediction accuracy of basal area and volume in all methods assessed in this study, and there is not always a spatial dependency structure in the residuals of a spatial prediction method. The approaches used in this study provide a framework for integrating field and multispectral data, highlighting methods that greatly improve spatial prediction of basal area and volume estimation in Eucalyptus stands. This has potential to support fast growth plantation monitoring, offering options for a robust analysis of high-dimensional data.

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“…According to Ponzoni et al (2015), the association of the spectral characteristics of an object with the physicochemical properties of the vegetation is done based on the radiometric variable and often using reflectance values. Goergen et al (2016) (Ponzoni et al, 2015;Goergen et al, 2016), dendrometric and/or biophysical variables (Canavesi et al, 2010;Berra et al, 2014;Tillack et al, 2014;Dube et al, 2015) and structural characteristics are some of the variables on which orbital data have been applied for the spectral characterization of vegetation cover.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Spectral characterization of forest plantations with Landsat 8/OLI images for forest planning and management

Alba

Mello

Marchesan

et al. 2017

Pesq. agropec. bras.

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-The objective of this work was to evaluate the use of Landsat 8/OLI images to differentiate the age and estimate the total volume of Pinus elliottii, in order to determine the applicability of these data in the planning and management of forest activity. Fifty-three sampling units were installed, and dendrometric variables of 9-and-10-year-old P. elliottii commercial stands were measured. The digital numbers of the image were converted into surface reflectance and, subsequently, vegetation indices were determined. Red and nearinfrared reflectance values were used to differentiate the ages of the stands. Regression analysis of the spectral variables was used to estimate the total volume. Increase in age caused an addition in reflectance in the near-infrared band and a decrease in the red band. The general equation for estimating the total volume for P. elliottii had an R² adj of 0.67 with a S yx of 31.46 m³ ha -1. Therefore, the spectral data with medium spatial resolution from the Landsat 8/OLI satellite can be used to distinguish the growth stages of the stands and can, thus, be used in the planning and proper management of forest activity on a spatial and temporal scale.Index terms: Pinus elliottii, remote sensing, vegetation indices, volume modeling. Caracterização espectral de plantios florestais com imagens Landsat 8/OLI para planejamento e manejo florestalResumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de imagens Landsat 8/OLI na diferenciação da idade e na estimativa do volume total de Pinus elliottii, para determinar a aplicabilidade desses dados no planejamento e no manejo da atividade florestal. Foram instaladas 53 unidades amostrais e mensuradas as variáveis dendrométricas de povoamentos comerciais de P. elliottii aos 9 e 10 anos. Os números digitais da imagem foram convertidos à reflectância de superfície e, posteriormente, foram elaborados índices de vegetação. A diferenciação da idade dos povoamentos baseou-se nos valores de reflectância da banda do vermelho e do infravermelho próximo. A análise de regressão das variáveis espectrais foi utilizada na estimativa do volume total. O aumento da idade propiciou um acréscimo da reflectância na banda do infravermelho próximo e uma redução na banda do vermelho. A equação geral de estimativa do volume total para P. elliottii apresentou R² aj de 0,67 com S yx de 31,46 m³ ha -1. Dessa forma, os dados espectrais de média resolução espacial provenientes do satélite Landsat 8/OLI podem ser utilizados na distinção das fases de crescimento dos povoamentos sendo, portanto, passíveis de utilização no planejamento e no manejo adequado da atividade florestal em escala espacial e temporal.Termos para indexação: Pinus elliottii, sensoriamento remoto, índices de vegetação, modelagem do volume.

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Estimativa de volume de madeira em plantios de Eucalyptus spp. utilizando dados hiperespectrais e dados topográficos

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Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Spatial prediction of basal area and volume in Eucalyptus stands using Landsat TM data: an assessment of prediction methods

Spectral characterization of forest plantations with Landsat 8/OLI images for forest planning and management

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