1. RI UFLA
  2. Escola de Ciências Agrárias de Lavras - ESAL
  3. Departamento de Ciências Florestais - DCF
  4. DCF - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBrito, Vitor Vannozzi-
dc.creatorRubilar, Rafael Alejandro-
dc.creatorCook, Rachel Louise-
dc.creatorCampoe, Otávio Camargo-
dc.creatorCarter, David Robert-
dc.creatorMardones, Oscar-
dc.date.accessioned2022-03-14T16:22:45Z-
dc.date.available2022-03-14T16:22:45Z-
dc.date.issued2021-03-
dc.identifier.citationBRITO, V. V. et al. Evaluating remote sensing indices as potential productivity and stand quality indicators for Pinus radiata plantations. Scientia Forestalis, [Piracicaba], v. 49, n. 129, p. 1-15, Mar. 2021. DOI: 10.18671/scifor.v49n129.08.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49464-
dc.description.abstractThe objective of the present research was to evaluate the use of several spectral vegetation indices (SVIs), including NDVI, SAVI, SR and RSR, obtained from Landsat 7 images, as potential predictors of forest productivity of radiata pine stands. We aimed to evaluate relationships between the variations in stand volume and SVIs over time and the effect of early weed control on stand growth response. We evaluated a large-scale silviculture experiment located at the Central Valley of Chile, since its establishment until 12 years of age, where weed control showed to be the major silvicultural response. Forest inventory measurements were made annually and local equations were used to estimate stand volume. Significant and highly significant correlation was found among SVI´s and stand productivity parameters. The best relationship was found between NDVI and stand cumulative volume (R-adj=0.92, p-value < 0.0001, RMSE= 0.03), but SR and RSR were able to better track productivity and the major weed control effect on stand volume growth over time. SVIs’ coefficient of variation estimates were correlated with estimates of stand productivity variability but no significant relationships were established to provide an index of stand quality due to the sensor spatial resolution and plot sizes. SVIs may serve as important tools to monitor forest growth and high-resolution imagery may provide valuable estimates of stand variability for inventory assessment or as a support tool for growth and yield models.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisas e Estudos Florestais (IPEF )pt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceScientia Forestalispt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectVegetation indicespt_BR
dc.subjectPlanted forestspt_BR
dc.subjectPinus radiatapt_BR
dc.subjectQuality controlpt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectÍndices de vegetaçãopt_BR
dc.subjectFloresta plantadapt_BR
dc.subjectControle de qualidadept_BR
dc.titleEvaluating remote sensing indices as potential productivity and stand quality indicators for Pinus radiata plantationspt_BR
dc.title.alternativeAvaliando índices de sensoriamento remoto como indicadores de produtividade potencial e indicadores de qualidade para plantios de Pinus radiatapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoEsta pesquisa teve como objetivo avaliar índices espectrais de vegetação (IEVs), incluindo NDVI, SAVI, SR e RSR gerados a partir de imagens Landsat 7, como estimadores potenciais da produtividade em povoamentos de Pinus radiata. Buscou-se avaliar as relações entre as variações do volume do povoamento e dos IEVs calculados ao longo do tempo, além do efeito da capina precoce na resposta em crescimento do povoamento. Foi avaliado um experimento de silvicultura de grande escala localizado no Vale Central do Chile, desde seu estabelecimento até os 12 anos de idade, onde o controle de ervas daninhas mostrou-se como o principal fator de resposta silvicultural. Inventários florestais foram realizados anualmente e equações locais foram utilizadas para estimar o volume do povoamento. Correlações significativas e altamente significativas foram encontradas entre os índices estimados e os parâmetros de produtividade do sítio. O melhor modelo foi ajustado a partir do NDVI para o volume acumulado do plantio (R=0.92, p-value < 0.0001, RMSE = 0.03), porém SR e RSR refletiram de melhor maneira a produtividade e o efeito do controle de plantas daninhas no crescimento do povoamento ao longo do tempo. Coeficientes de variação dos IEVs foram correlacionados com estimativas de variabilidade da produtividade do povoamento, sem, entretanto, permitir o estabelecimento de relações significativas para fornecer um índice de qualidade do povoamento devido à resolução do sensor e ao tamanho das parcelas. Os IEVs podem servir como importantes ferramentas para monitorar o crescimento da floresta e imagens de alta resolução podem fornecer valiosas estimativas da variabilidade do povoamento para a avaliação de inventário, bem como servir como ferramenta de suporte para modelos de crescimento e produção.pt_BR
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