Estimativa da biomassa florestal para fins energéticos utilizando índices de vegetação e dados de campo, Distrito de Mabalane – Moçambique
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Data
2021Autor
Tipo
Outro título
Estimation of forest biomass for energy purposes using vegetation and field data indices, District of Mabalane - Mozambique
Resumo
Na África Subsaariana, a intensa exploração de florestas para a extração da lenha e carvão em áreas áridas e semiáridas. O Distrito de Mabalane abastece delenha e carvãoas cidades de Maputo, Matola e Xai-Xai. Entretanto, existe pouco conhecimento sobre adisponibilidade da biomassa nessas áreas. O presente estudo tem como objetivos: analisar a relação entre NDVIderivado daimagem de satélite eabiomassa estimada em campo; modelar a estimava de biomassa em área árida. Os valores do NDVI foram obtid ...
Na África Subsaariana, a intensa exploração de florestas para a extração da lenha e carvão em áreas áridas e semiáridas. O Distrito de Mabalane abastece delenha e carvãoas cidades de Maputo, Matola e Xai-Xai. Entretanto, existe pouco conhecimento sobre adisponibilidade da biomassa nessas áreas. O presente estudo tem como objetivos: analisar a relação entre NDVIderivado daimagem de satélite eabiomassa estimada em campo; modelar a estimava de biomassa em área árida. Os valores do NDVI foram obtidos a partir da imagem desatélite Landsat-8. No campo, quinze parcelas com área de 30 x 30 m foram georeferenciadas e todas as plantas lenhosas vivas com diâmetro à altura do peito (DAP) igual ou maior que 2.5 cm foram medidas as alturas e DAPse suas biomassas estimadas a partir de equações alométricas. Os valores de NDVI nos pontos amostrais variaram entre -0.508 e -0.236, positivamente correlacionados com os valores de biomassa estimados nas 3 equações, que variaram 5,32 e 56,87푡.ℎ−1. A regressão linear entre NDVI e a biomassa no modelo que apresentou melhor resultado, obteve coeficiente de determinação R2= 0,882. A equação de regressão ajustada a partir de medição indireta da biomassa e índice de vegetação pela diferença normalizada (NDVI), possibilitou a estimativade biomassa florestal em áreas semiáridas por sensoriamento remoto, com um erro de 36% na área do presente estudo. O modelo ajustado pode ser suporte para estudos de estimação da biomassa utilizando sensoriamento remoto e os dadosde campo em áreas similares. ...
Abstract
In sub-Saharan Africa, the intense exploitation of forests for the extraction of firewood and coal in arid and semi-arid areas. The District of Mabalane supplies the cities of Maputo, Matola and Xai-Xai with firewood and charcoal. However, there is little knowledge about the availability of biomass in these areas. The present study aims to: analyze the relationship between NDVI derived from the satellite image and the biomass estimated in the field; model the estimate of biomass in arid area. N ...
In sub-Saharan Africa, the intense exploitation of forests for the extraction of firewood and coal in arid and semi-arid areas. The District of Mabalane supplies the cities of Maputo, Matola and Xai-Xai with firewood and charcoal. However, there is little knowledge about the availability of biomass in these areas. The present study aims to: analyze the relationship between NDVI derived from the satellite image and the biomass estimated in the field; model the estimate of biomass in arid area. NDVI values were obtained from the Landsat-8 satellite image. In the field, fifteen plots with an area of 30 x 30 m were geo-referenced and all live woody plants with a diameter at breast height (DBH) equal to or greater than 2.5 cm were measured and heights and DBHs and their biomass estimated from allometric equations . The NDVI values at the sampling points varied between -0.508 and -0.236, positively correlated with the biomass values estimated in the 3 equations, which ranged from 5.32 to 56.87 t.h} ^ -1}. The linear regression between NDVI and biomass in the model that presented the best result, obtained a coefficient of determination R2 = 0.882. The regression equation adjusted from indirect measurement of biomass and vegetation index by normalized difference (NDVI), made it possible to estimate forest biomass in semi-arid areas by remote sensing, with an error of 36% in the area of the present study. The adjusted model can be used to support biomass estimation studies using remote sensing and field data in similar areas. ...
Contido em
Revista brasileira de cartografia, Rio de Janeiro. Vol. 73, n.1 (2021), p. 313 - 328
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Nacional
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