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

Artigo Original Manejo Florestal

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

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