Estimativa de estoque de biomassa de floresta tropical utilizando dados de sensoriamento remoto e redes neurais artificiais

Abstract

As florestas desempenham função importante no processo de mitigação do aquecimento global, estocando mais carbono em sua biomassa aérea e subterrânea do que a atmosfera. Embora o conhecimento da quantidade de biomassa em florestas tropicais seja fundamental para várias análises, incluindo os estudos de mudanças climáticas, a sua estimativa é muito dispendiosa de tempo e recursos diversos, variando de acordo com as características locais. O presente estudo buscou estimar a quantidade de biomassa em áreas de florestas tropicais localizadas no município de Juruti, estado do Pará, utilizando dados de inventário florestal em campo e métodos indiretos baseados em técnicas e dados de sensoriamento remoto e redes neurais artificiais. A partir dos dados de campo, foi também espacializado o volume de biomassa para toda a área de estudo a partir de dados amostrais do inventário florestal e métodos geoestatísticos de interpolação dos dados. Os resultados desta pesquisa indicam que os índices de vegetação EVI e MSAVIaf apresentam bom desempenho na estimativa da biomassa da área de estudo. Os erros de estimativa foram reduzidos com o uso de redes neurais artificiais e índices de vegetação derivados de sensoriamento remoto. A partir da validação, foi obtida a biomassa média com dados de inventário, a qual apresentou o valor de 264,62 ton ha-¹ e a estimada com redes neurais artificiais e sensoriamento remoto foi de 281,63, a qual apresentou um erro relativo de 9,7%, indicando uma subestimativa de 3,3% (diferença agregada).