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metadata.artigo.dc.title: Modeling the spatial distribution of wood volume in a cerrado stricto sensu remnant in Minas Gerais state, Brazil
metadata.artigo.dc.title.alternative: Modelagem da distribuição espacial de volume de madeira em um fragmento de Cerrado Stricto Sensu no estado de Minas Gerais, Brasil
metadata.artigo.dc.creator: Reis, Aliny Aparecida dos
Diniz, Juliana Maria Ferreira de Souza
Acerbi Júnior, Fausto Weimar
Mello, José Márcio de
Batista, Anderson Pedro Bernardina
Ferraz Filho, Antonio Carlos
metadata.artigo.dc.subject: Geostatistical models
Landsat 5 TM imagery
Multiple linear regression
Regression kriging
Brazilian savanna
Modelos geoestatísticos
Imagens Landsat 5 TM
Regressão linear múltipla
Krigagem com regressão
Cerrado
metadata.artigo.dc.publisher: Instituto de Pesquisas e Estudos Florestais
metadata.artigo.dc.date.issued: 2020
metadata.artigo.dc.identifier.citation: REIS, A. A. dos et al. Modeling the spatial distribution of wood volume in a cerrado stricto sensu remnant in Minas Gerais state, Brazil. Scientia Forestalis, [S.l.], v. 48, n. 125, e2844, 2020.
metadata.artigo.dc.description.resumo: O Cerrado, segundo maior bioma brasileiro, possui escassas informações sobre a sua produção volumétrica. Assim, visando contribuir com a caracterização volumétrica do Cerrado, esse estudo foi realizado em um fragmento de Cerrado Sensu Stricto localizado em Minas Gerais, Brasil, usando diferentes abordagens e fontes de dados na modelagem da distribuição espacial do volume de madeira, incluindo dados do inventário florestal, imagens de sensoriamento remoto, e modelos geoestatísticos. Os dados volumétricos foram obtidos a partir do inventário florestal. Os dados espectrais foram coletados em uma imagem Landsat 5 TM, e compostos por informações de bandas espectrais e índices de vegetação. Foram utilizados os métodos de krigagem ordinária, regressão linear múltipla e krigagem com regressão para a estimativa volumétrica. A krigagem ordinária resultou em estimativas mais próximas umas das outras em áreas não amostradas (menor variabilidade) do que os outros métodos por não considerar informações dessas áreas no processo de interpolação. Por outro lado, a regressão linear múltipla e a krigagem com regressão consideram dados espectrais das imagens de sensoriamento remoto que proporcionam maior potencial de discriminação durante o mapeamento volumétrico em casos onde a vegetação apresenta alta variabilidade espacial, como o Cerrado Sensu Stricto. A integração de dados de campo, imagens de sensoriamento remoto e modelos geoestatísticos fornecem uma abordagem potencial para a estimativa volumétrica em fragmentos de vegetação nativa.
metadata.artigo.dc.description.abstract: The Brazilian Savanna, the second largest biome in the country, has scarce information about its wood volume production. Since our aim was to contribute to the better wood volume characterization in Brazilian Savanna vegetation, we conducted a case study in a Cerrado Sensu Stricto remnant in Minas Gerais state, Brazil, using different approaches and datasets to model the spatial distribution of wood volume, including forest inventory data, remotely-sensed imagery, and geostatistical models. Wood volume data were obtained from a forest inventory carried out in the field. Spectral data were collected from a Landsat 5 TM satellite image, composed of spectral bands and vegetation indices. Ordinary kriging, multiple linear regression analysis, and regression kriging methods were used for wood volume estimation. Ordinary kriging resulted in estimates closer to each other in non-sampled areas (less variability) than the other methods for not considering information from these areas in the interpolation process. As multiple linear regression and regression kriging take into account the spectral data from remotely-sensed images, these methods provide higher discrimination potential for wood volume estimate mapping when vegetation presents high spatial heterogeneity, as in the Cerrado Sensu Stricto. Integration between field data, remotely-sensed imagery and geostatistical models provides a potential approach to spatially estimate wood volume in native vegetation.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/42417
metadata.artigo.dc.language: en_US
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