Remote Sensing and Geostatistics Applied to Post-stratification of Eucalyptus Stands

Ivy Mayara Sanches de Oliveira; Eduarda Martiniano de Oliveira Silveira; Lara de Paiva; Fausto Weimar  Acerbi Júnior; José Marcio de Mello

doi:10.1590/2179-8087.058616

Original Article Forest Management

Remote Sensing and Geostatistics Applied to Post-stratification of Eucalyptus Stands

Ivy Mayara Sanches de Oliveira; Eduarda Martiniano de Oliveira Silveira; Lara de Paiva; Fausto Weimar Acerbi Júnior; José Marcio de Mello

http://dx.doi.org/10.1590/2179-8087.058616 FLORAM, vol.25, n3, e20160586, 2018

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Abstract

ABSTRACT: Brazil has many rural properties with unmanaged eucalyptus stands. These plantations are heterogeneous, presenting different tree sizes, advanced ages, and large wood volumes that can be quantified using forest inventories. The prediction error of dendrometric variables, mainly in highly heterogeneous areas, can be associated with inadequate forest inventory procedures, i.e. low intensity of sampling plots. However, a larger number of plots increases the cost of inventorying. Therefore, a promising alternative is forest stratification into homogeneous sub areas. Accordingly, the aim of this study was to analyze the reduction of volume estimate errors by post-stratification procedures. We used the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from Landsat 8 and Spot 6 images and geostatistical techniques, such as kriging the volume (V) and diameter at breast height (DBH). The most precise method to estimate the total volume was the stratified random sampling (STS), based on geostatistical interpolation, using the DBH (error lower than 10%).

Keywords

forest inventory, kriging, NDVI

References

Accioly LJO, Pachêco A, Costa TCC, Lopes OF, Oliveira MAJ. Relações empíricas entre a estrutura da vegetação de dados do sensor TM/LANDSAT. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 2002; 6(3): 492-498. http://dx.doi.org/10.1590/S1415-43662002000300019.

Alvarenga LHV. Imagens de Alta Resolução e Geoestatística na Estratificação da Fisionomia Cerrado para Inventários Florestais [dissertação]. Lavras: Departamento de Ciências Florestais, Universidade Federal de Lavras; 2012.

Assis AL, Mello JM, Guedes IC. L., Scolforo JRS, Oliveira AD. Development of a sampling strategy for young stands of Eucalyptus sp using geostatistics. Cerne 2009; 15(2): 166-173.

Biondi F, Myers DE, Avery CC. Geostatistically modeling stem size and increment in an old-growth forest. Canadian Journal of Forest Research 1994; 24(7): 1354-1368. https://doi.org/10.1139/x94-176.

Carreiras JMB, Pereira JMC, Pereira JS. Estimation of tree canopy cover in evergreen oak woodlands using remote sensing. Forest Ecology and Management 2006; 223(1): 45-53. http://dx.doi.org/10.1016/j.foreco.2005.10.056.

Cochran WG. Sampling techniques. 3. ed. New York: John Wiley & Sons, 1977.

Ghahramany L, Fatehi P, Ghazanfari H. Estimation of basal area in west oak forests of iran using remote sensing imagery. International Journal of Geosciences 2012; 3(2): 398-403. http://dx.doi.org/10.4236/ijg.2012.32044.

Kanegae H Jr, Scolforo JRS, Mello JMD, Oliveira ADD. Avaliação de interpoladores estatísticos e determinísticos como instrumento de estratificação de povoamentos clonais de Eucalyptus sp. Cerne 2006; 12(2): 123-136.

Leal FA. Técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística aplicadas em um povoamento de Eucalyptus urophylla S. T. Blake para estimativa de volume [dissertação]. Brasília: Universidade de Brasília; 2013.

Linhares CA, Ponzoni FJ. Análise multivariada de dados dendrométricos e radiométricos referentes à uma plantação de Pinus. In: Anais do X Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto; 2001; Foz do Iguaçu. Foz do Iguaçu: INPE; 2001. p. 1641-1647.

Martins FSRV, Santos JR, Xaud RX, Xaud HAM. Análise de ferramentas de SIG para estimativa de biomassa potencial: um estudo de caso em região de contato floresta/savana, Roraima. In: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto; 2011; Curitiba. Curitiba: INPE; 2011. p. 4126-4133.

Matheron G. Principles of geostatistics. Economic Geology, Lancaster 1963; 58(8): 1246-1266. http://dx.doi.org/10.2113/gsecongeo.58.8.1246.

Mello JM, Scolforo JRS. Análise comparativa de procedimentos de amostragem em um remanescente de floresta estacional semidecídua montana. Revista Árvore 2000; 24(1): 55-62.

Mello JM. Geoestatística aplicada ao inventário florestal [tese]. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo; 2004.

Oliveira GMV, Mello JM, Altoé TF, Scalon JD, Scolforo JRS, Pires JV. Equações hipsométricas para eucalyptus spp. Não manejado em idade avançada com técnicas de inclusão de covariantes. Cerne 2015; 21(3): 483-492. http://dx.doi.org/10.1590/01047760201521031740.

Reis A. A. Geotecnologias Aplicadas ao Inventário de Florestas Plantadas [dissertação]. Lavras: Departamento de Ciências Florestais, Universidade Federal de Lavras; 2015.

Ribeiro PJ Jr, Diggle PJ. GeoR: a package for geostatistical analysis. R-News [online], 2001 [cited 2015 Apr 5]; 1(2): 15-18. Available from: http://www.leg.ufpr.br/geoR/geoRdoc/vignette/

Rouse J, Haas R, Schell J, Deering D, Harlan J. Monitoring the vernal advancements and retrogradation (greenwave effect) of nature vegetation. Greenbelt, MD: NASA; 1973. NASA/GSFC Final Report.

Silva ST, Mello JM, Acerbi FW Jr, Reis AA, Raimundo MR, Silva ILG et al. Uso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais. Pesquisa Florestal Brasileira 2014; 34(80): 337-343. http://dx.doi.org/10.4336/2014.pfb.34.80.742.

Remote Sensing and Geostatistics Applied to Post-stratification of Eucalyptus Stands

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