Uso de drone para estimativa de biomassa em áreas de caatinga do estado de Pernambuco
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38251 |
Resumo: | Cada vez mais as geotecnologias estão sendo utilizadas para estudos ambientais, e o uso das técnicas de sensoriamento remoto (SR) tem ganhado importância devido a sua capacidade de levantar dados precisos e de com menor custo, comparadas as técnicas tradicionais. Os sensores dos equipamentos de SR coletam informações que podem se transformar em dados relacionados a aspectos biofísicos da vegetação através da aplicação de modelos matemáticos a índices de vegetação, sempre quando calibrados a partir de medidas diretas em campo. O drone é um veículo aéreo não tripulado com sensores capazes de fornecer o valor das bandas espectrais que constituem os índices de vegetação, utilizados para as mais diversas finalidades. Como principal característica o drone apresenta como principal vantagem à capacidade de coletar imagens em altíssima resolução, o que traz maior precisão às análises, comparados aos satélites. Essa pesquisa objetivou definir uma metodologia para estimar o estoque de biomassa na Caatinga, comparando diferentes índices de vegetação do espectro visível, obtido através de câmeras RGB populares. Dessa maneira, como método direto, foram coletados dados de biomassa total (Mg ha1) em parcelas estabelecidas de 20x20m em municípios com áreas de caatinga densa, aberta e pastagem espalhados pelo estado de Pernambuco nos períodos seco e chuvoso, totalizando 56 pontos. Nos mesmos sítios, como método indireto, imagens de drone também foram capturadas e posteriormente processadas para extração do valor das bandas para aplicação em diversos índices de vegetação para o espectro visível. Para análise dos resultados foi utilizado o método de análise por regressão linear múltipla, sendo os dados de campo a variável dependente e os índices de vegetação a variável independente; levando em consideração os coeficientes de determinação, análise de resíduos, e verificadas as pressuposições do modelo. Os resultados encontrados são consideravelmente satisfatórios para um método indireto de tal amplitude, onde foram construídos dois modelos de regressão linear múltipla para os diferentes tipos e uso e cobertura da terra em áreas de caatinga, com coeficientes de determinação de 0,73 e 0,82; podendo ser melhorados com a adição de mais pontos de amostragem, diminuindo assim possíveis erros intrínsecos a análises. A aplicação de metodologias eficazes para estimar biomassa na caatinga é importante e necessária para a construção de modelos futuros de manejo sustentável do bioma e de um banco de dados espectral do mesmo para futuros estudos. |
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Os sensores dos equipamentos de SR coletam informações que podem se transformar em dados relacionados a aspectos biofísicos da vegetação através da aplicação de modelos matemáticos a índices de vegetação, sempre quando calibrados a partir de medidas diretas em campo. O drone é um veículo aéreo não tripulado com sensores capazes de fornecer o valor das bandas espectrais que constituem os índices de vegetação, utilizados para as mais diversas finalidades. Como principal característica o drone apresenta como principal vantagem à capacidade de coletar imagens em altíssima resolução, o que traz maior precisão às análises, comparados aos satélites. Essa pesquisa objetivou definir uma metodologia para estimar o estoque de biomassa na Caatinga, comparando diferentes índices de vegetação do espectro visível, obtido através de câmeras RGB populares. Dessa maneira, como método direto, foram coletados dados de biomassa total (Mg ha1) em parcelas estabelecidas de 20x20m em municípios com áreas de caatinga densa, aberta e pastagem espalhados pelo estado de Pernambuco nos períodos seco e chuvoso, totalizando 56 pontos. Nos mesmos sítios, como método indireto, imagens de drone também foram capturadas e posteriormente processadas para extração do valor das bandas para aplicação em diversos índices de vegetação para o espectro visível. Para análise dos resultados foi utilizado o método de análise por regressão linear múltipla, sendo os dados de campo a variável dependente e os índices de vegetação a variável independente; levando em consideração os coeficientes de determinação, análise de resíduos, e verificadas as pressuposições do modelo. Os resultados encontrados são consideravelmente satisfatórios para um método indireto de tal amplitude, onde foram construídos dois modelos de regressão linear múltipla para os diferentes tipos e uso e cobertura da terra em áreas de caatinga, com coeficientes de determinação de 0,73 e 0,82; podendo ser melhorados com a adição de mais pontos de amostragem, diminuindo assim possíveis erros intrínsecos a análises. A aplicação de metodologias eficazes para estimar biomassa na caatinga é importante e necessária para a construção de modelos futuros de manejo sustentável do bioma e de um banco de dados espectral do mesmo para futuros estudos.CAPESIncreasingly geotechnologies are being used for environmental studies, and the use of remote sensing (SR) techniques has gained importance due to its ability to collect accurate and less expensive data, compared to traditional techniques. The sensors of the SR equipment collect information that can be transformed into data related to biophysical aspects of vegetation through the application of mathematical models to vegetation indexes, always when calibrated from direct measurements in the field. The drone is an unmanned aerial vehicle with sensors capable of providing the value of the spectral bands that constitute the vegetation indices, used for the most diverse purposes. As a main feature the drone has as its main advantage the ability to collect images in very high resolution, which brings greater precision to the analysis, compared to satellites. This research aimed to define a methodology to estimate the biomass stock in the Caatinga, comparing different indexes of vegetation of the visible spectrum, obtained through popular RGB cameras. Thus, as a direct method, data of total biomass (Mg ha-1) were collected in established plots of 20x20m in municipalities with areas of dense, open caatinga and pasture spread across the state of Pernambuco in the dry and rainy periods, totaling 56 points. At the same sites, as an indirect method, drone images were also captured and later processed to extract the value of the bands for application in various vegetation indices for the visible spectrum. To analyze the results, the multiple linear regression analysis method was used, with the field data being the dependent variable and the vegetation indices being the independent variable; taking into account the coefficients of determination, analysis of residues, and verified the model's assumptions. The results found are considerably satisfactory for an indirect method of such amplitude, where two models of multiple linear regression were built for different types and land use and land cover in caatinga areas, with determination coefficients of 0.73 and 0.82; they can be improved with the addition of more sampling points, thus reducing possible errors inherent to analyzes. The application of effective methodologies to estimate biomass in the caatinga is important and necessary for the construction of future models of sustainable management of the biome and a spectral database of it for future studiesporUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Tecnologias Energeticas e NuclearUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessTecnologias EnergéticasGeotecnologiasEspectro visívelÍndices de vegetaçãoUso de drone para estimativa de biomassa em áreas de caatinga do estado de Pernambucoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38251/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALDISSERTAÇÃO Cássia Kellen Lopes Fonseca.pdfDISSERTAÇÃO Cássia Kellen Lopes Fonseca.pdfapplication/pdf2247973https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38251/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20C%c3%a1ssia%20Kellen%20Lopes%20Fonseca.pdffa6ff32a640471ecc419dd89bae0e234MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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