Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38621
metadata.artigo.dc.title: Uso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais
metadata.artigo.dc.title.alternative: Using remote sensing images for stratification of the cerrado in forest inventories
metadata.artigo.dc.creator: Silva, Sérgio Teixeira da
Mello, José Marcio de
Acerbi Junior, Fausto Weimar
Reis, Aliny Aparecida dos
Raimundo, Marcel Régis
Silva, Iasmim Louriene Gouveia
Scolforo, José Roberto Soares
metadata.artigo.dc.subject: Amostragem sistemática
Amostragem casual estratificada
Interpretação visual de imagens
Sensoriamento remoto
Inventários florestais
Systematic sampling
Stratified casual sampling
Visual interpretation of images
Remote sensing
Forest inventories
metadata.artigo.dc.publisher: Embrapa Florestas
metadata.artigo.dc.identifier.citation: SILVA, S. T. da et al. Uso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 337-343, out./dez. 2014.
metadata.artigo.dc.description.resumo: As imagens de sensoriamento remoto podem ser utilizadas como uma ferramenta auxiliar para o inventário de florestas nativas. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar o processo de estratificação de um fragmento de cerrado com base em técnicas de interpretação visual de imagens e comparar os erros de estimativa de dois desenhos amostrais, a Amostragem Casual Estratificada (ACE) e a Amostragem Sistemática (AS). A área de estudo corresponde a um fragmento de cerrado sensu stricto localizado no município de Papagaios, MG. Os volumes de madeira do cerrado foram obtidos através de um inventário de campo onde 32 unidades amostrais foram medidas sistematicamente. Realizou-se a estratificação da área de estudo utilizando a interpretação visual de uma imagem Landsat 5 TM e os estratos formados foram: “Estrato I”, “Estrato II”, “Estrato III”, água e mata ciliar. Houve redução de 43% no erro do inventário empregando-se os estimadores da ACE, em relação aos estimadores da AS. Concluiu-se que o procedimento de estratificação baseado em interpretação visual de imagens de sensoriamento remoto foi eficiente, produzindo estratos homogêneos e reduzindo os erros do inventário florestal.
metadata.artigo.dc.description.abstract: Remote sensing imagery can be a very useful auxiliary tool for native forests inventory. Thus, the objective of this study was to evaluate the stratification of a cerrado (Brazilian savanna) patch based on visual image interpretation techniques as well as to compare the errors from two sampling designs, the stratified random sampling (SRS) and the systematic sampling (SS).The study area corresponds to a cerrado sensu stricto patch located in the municipality of Papagaios, Minas Gerais State, Brazil. The cerrado wood volumes were obtained from a forest inventory field campaign where 32 plots were measured systematically. The study area was stratified based on a visual interpretation of a Landsat 5 TM image, and the strata formed were: “strata I”, “strata II”, “strata III”, water and riparian forests. There was a reduction of 43% on the inventory errors using the SS estimators compared to the inventory errors using the SRS estimators. We concluded that the stratification based on image interpretation techniques was efficient since there was a reduction on the cerrado inventory errors.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38621
metadata.artigo.dc.language: pt_BR
Appears in Collections:DCF - Artigos publicados em periódicos



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons