Desenvolvimento de um sistema de estimativa de biomassa vegetal através de sensores remotos para o semiárido pernambucano

• Autor(a) principal: NASCIMENTO, Diego Marcelino do
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300000mggq
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/35905
• topic: Engenharia de energia; Fitomassa; Javascript; Sensoriamento remoto; Landsat 8

A estimativa da biomassa representa um desafio em áreas de difícil acesso ou em grandes extensões. É evidente a necessidade de estudos capazes de descrever a variabilidade natural e os impactos causados por mudanças no uso da terra. No entanto, a contabilização da biomassa em detalhe dentro de uma região altamente variável requer uma grande quantidade de dados que devem ser processados com agilidade. Para isso, é necessário sistematizar dados sobre as variáveis resposta e contabilizar dos saldos ao longo do tempo e gerar dados espacialmente explícitos sobre o uso da terra e suas mudanças. Os dados disponíveis não permitem estimativas sólidas a respeito da biomassa nesses ecossistemas e dificultam as estimativas ao longo do tempo na região semiárido de Pernambuco. Portanto, foi desenvolvido um sistema de estimativa de biomassa vegetal através de sensores remotos para a região semiárida pernambucana. Foram criados modelos de estimativas de biomassa através de análise de regressão linear múltipla usando dados de campo (variável dependente) e índices de vegetação e bandas isoladas das imagens (variável independentes) do sensor OLI do satélite Landsat 8. Os modelos tiveram até quatro variáveis independentes e foram aplicados em três diferentes usos da terra (caatinga densa, caatinga aberta e pastagem). Foi desenvolvido uma rotina para o processamento em nuvem, usando a plataforma Google Earth Engine, para a estimativa de biomassa usando os modelos mais ajustados para os diferentes usos da terra em toda região semiárida pernambucana no ano de 2017. Os índices CVI, EVI, GLI, MSAVI, MTVI2, TVIb, VARI e as bandas 2 e 5 foram os melhores preditores para a criação das estimativas de biomassa total em caatinga aberta, caatinga densa e pastagem. Os modelos para estimativa de biomassa total nos três diferentes usos da terra formam significativos e tiveram boa aderência aos dados coletados em campo. A estimativa da biomassa nas áreas de caatinga densa teve valor médio de 32,60 Mg ha⁻¹ e desvio padrão de 9,3 Mg ha⁻¹; caatinga aberta teve média de 11,45 Mg ha⁻¹ e desvio padrão (19,63 Mg ha⁻¹) e as áreas de pastagens tiveram a biomassa média estimada em 4,18 Mg ha⁻¹ e desvio padrão de 2,23 Mg ha⁻¹. Todo processamento foi aplicado em plataforma de computação de alto desempenho que forneceu estimativas de forma rápida, confiável e dinâmica, no tempo e espaço geográfico.