Uso de sensoriamento remoto de múltiplas fontes e estimador de regressão para quantificar o estoque de biomassa de um fragmento de Mata Atlântica

Resumo

A quantificação da biomassa florestal (Mg ha^-1) é fundamental para o monitoramento de ecossistemas, especialmente em áreas sob pressão antrópica, como os fragmentos da Mata Atlântica. Este estudo teve como objetivo comparar sensores remotos no mapeamento da biomassa de um fragmento de Mata Atlântica e na estimativa do estoque populacional. Dez parcelas de 0,1 ha foram distribuídas aleatoriamente em um fragmento de 17 ha. Foram avaliados dados do Sentinel-1 (S1), Sentinel-2 (S2), fotogrametria aérea digital (DAP) e a fusão entre eles para a construção de modelos preditivos. Modelos lineares com dois preditores foram ajustados: um para cada sensor e outro com fusão de dados, selecionando os melhores preditores entre todos. Os modelos foram aplicados para estimar a biomassa do povoamento usando estimador de regressão. O modelo baseado em fusão de dados apresentou o melhor desempenho preditivo (RMSE = 41%), enquanto o baseado em DAP teve o maior erro (RMSE = 64%). Contudo, a estimativa populacional mais precisa foi obtida com o modelo baseado no S2 (SE = 21 Mg ha^-1), com eficiência relativa de 7% comparado com o inventário tradicional (SE = 22 Mg ha^-1). As estimativas baseadas em DAP, S1 e fusão foram menos precisas que a do inventário de campo. As métricas selecionadas, como os índices de vegetação (S2) e as métricas texturais (S1), refletiram a sensibilidade dos sensores à estrutura do dossel e à abundância foliar. A DAP apresentou limitações, possivelmente por sua baixa penetração no dossel. Conclui-se que, embora a fusão de dados entre DAP e S2 ter gerado o melhor modelo para mapeamento de biomassa, o S2 isoladamente foi mais vantajoso para estimativas populacionais em fragmentos florestais com amostragem limitada.

Palavras-chave: Inventário florestal; Mensuração florestal; Caracterização florestal