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dc.contributor.advisorMiguel, Éder Pereira-
dc.contributor.authorMendes, Thallita Raquel da Silva-
dc.identifier.citationMENDES, Thallita Raquel da Silva. Uso de imagem aérea na estimativa de volume e biomassa em povoamento de Eucalyptus sp. 2018. 50 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2018.pt_BR
dc.description.abstractA avaliação de povoamentos florestais é crucial para gerenciamento e planejamento da utilização desses recursos. Inventários florestais, o instrumento que permite o conhecimento da situação do plantio, podem ser onerosos e demandar bastante tempo. Visando facilitar e diminuir o tempo gasto com a obtenção desses dados, o principal objetivo deste trabalho foi avaliar a precisão das estimativas de volume e biomassa por unidade de área com dados oriundos do sensoriamento remoto. Foram alocadas e georreferenciadas 40 unidades amostrais, nas quais todas as árvores com diâmetro a altura do peito (DAP) ≥ 5 cm foram inventariadas, sequencialmente as mesmas foram distribuídas em classes de diâmetro, para o conhecimento da estrutura horizontal do povoamento e subsídio para realização da cubagem rigorosa, obtenção do volume e biomassa individual e, por conseguinte, ajuste dos modelos de volume e biomassa individual. Com dados de imagens georreferenciadas da área de estudo foram obtidos os índices de vegetação MSAVI (Índice de Vegetação Ajustado para o Solo Modificado) e NDVI (índice de vegetação da diferença normalizada). A estimativa de volume e biomassa utilizando variáveis do sensoriamento remoto foi feita por meio do ajuste de modelos sigmoidais por análise de regressão, que utilizou como variável independente combinação dos valores médios dos índices de vegetação e a área basal das parcela/hectares. Os ajutes apresentaram resultados satisfatórios. Os modelos são consistentes, logo informações derivadas do sensoriamento remoto associado com variáveis de campo estimam com precisão superior a 90% o volume e a biomassa por unidade de área. Portanto, o resultado é uma alternativa viável para obtenção de dados do povoamento de forma mais ágil.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordSensoriamento remotopt_BR
dc.subject.keywordPovoamento florestalpt_BR
dc.titleUso de imagem aérea na estimativa de volume e biomassa em povoamento de Eucalyptus sp.pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2019-02-21T13:58:00Z-
dc.date.available2019-02-21T13:58:00Z-
dc.date.submitted2018-06-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/21492-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1Assessing forest stands is crucial for managing and planning the use of these natural resources. Forest inventories, an instrument which give the information about the stands, can be costly and time consuming. Aiming to facilitate and reduce the time taken to obtain this data, this study aimed to assess the accuracy of volume and biomass estimated per area unit using data from remote sensing. 40 sample units were allocated and georeferenced, in which all trees whose diameter at breast height (DBH) ≥ 5 cm were measured, and distributed by their diameter classes, in order to know the stand horizontal structure and to subsidy the Smalian method, volume and biomass estimation and, therefore, individual volume and biomass models adjustment. Using georeferenced image data from the study area, the vegetation indexes MSAVI (Adjusted Vegetation Index for Modified Soil) and NDVI (vegetation index of the normalized difference) were obtained. The volume and biomass estimation using remote sensing variables was done through the adjustment of sigmoidal models by regression analysis, which used the mean values of the vegetation indices and the plot basal area per hectares as independent variable. The results were satisfactory. The models are consistent, so information derived from remote sensing associated with field variables accurately, greater than 90%, estimates the volume and biomass per area unit. Therefore, the result is a viable alternative for obtaining stands data in a more agile way.pt_BR
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