Modelagem de crescimento de Pinus elliottii com dados multitemporais Landsat: um estudo de caso no sul do Brasil

Resumo

Dados de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento e planejamento florestal em escala local, regional e global. Considerando a hipótese de que o NDVI e o EVI podem ser usados por pelo menos uma década para monitorar o crescimento do Pinus elliottii no sul do Brasil, o objetivo deste estudo foi identificar o tempo de saturação desses índices de vegetação, após o plantio, em uma floresta comercial de Pinus elliottii, e indicar o índice mais adequado por meio do ajuste de funções teóricas. Para isso, 32 cenas Landsat de reflectância de superfície de nível superior foram selecionadas entre 1984 e 2015. Um conjunto de funções matemáticas teóricas polinomiais, gaussianas e logísticas foi aplicado para ajustar os dados experimentais. Também foram utilizados o coeficiente de determinação (R²) e o RMSE com 95% de probabilidade. Finalmente, foi testada a eficiência do EVI alterando o parâmetro L de sua equação. O modelo logístico foi o que melhor explicou os dados resultantes de NDVI e EVI temporalmente. O NDVI foi mais eficaz que o EVI para este monitoramento, levando mais tempo para saturar, identificando o padrão de crescimento da floresta até os 18 anos de idade. O EVI pode ter saturado após 14 anos e, o fator L, pode ser ajustado para próximo de zero para alcançar um maior coeficiente de determinação.

Palavras-chave
Produção florestal; Sensoriamento Remoto; Ajuste de curva; Séries temporais