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Uso de sensoriamento remoto na estimativa do índice de área foliar em Eucalyptus Clayton Alcarde Alvares 1 Eduardo Moré de Mattos 2 Otávio Camargo Campoe 3 Ana Heloisa Carnaval Marrichi 4 José Luiz Stape 1 1 Dpt of Forestry and Environmental Resources – North Carolina State University – NCSU 3108 Jordan Hall, Campus Box 8008, 2800 Faucette Dr., Raleigh, NC, USA 27695 {calcard, jlstape}@ncsu.edu 2 Dpto de Ciências Florestais – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” – ESALQ, Univesidade de São Paulo – USP Av. Pádua Dias, 11 – CEP 13418-900, Piracicaba, SP, Brasil [email protected] 3 Instituto de Pesquisas e Estudos Florestais – IPEF Av. Comendador Pedro Morganti, 3500 – CEP 13415-000, Piracicaba, SP, Brasil [email protected] 4 Duratex S/A Rod. Marechal Rondon, km 323 – CEP 17120-000, Agudos, SP, Brasil [email protected] Abstract. The use of vegetation indices to estimate Leaf Area Index (LAI) has been used mostly in commercial plantings Eucalytptus, but not at the experimental areas. The objectives of this study were: i) use of RapidEye sensor images to estimate LAI of Eucalyptus clones in an experimental area; ii) to check whether the red-edge band of satellite RapidEye, in vegetation indices, improves the LAI estimations. We used a ceptometer to measure LAI of 11 clones (plots) in a Eucalyptus trial of Project TECHS , at Estrela do Sul (Minas Gerais state, Brazil), to confront them with the vegetation indices NDVI, SR, NDVI edge , SR edge , these being last two with the use of red-edge band. The vegetation indices were efficient in estimating LAI of the different Eucalyptus clones. The red-edge band increased the accuracy of estimating equations of the LAI when used in the vegetation indices NDVI edge and SR edge . Palavras-chave: índice de vegetação, red-edge band, ceptômetro, plantações florestais, silvicultura de precisão 1. Introdução As plantações de Eucalyptus no Brasil têm se expandido ao longo dos anos (Gonçalves et al., 2013). Os estudos da ecologia da produção têm mostrado que a produção de biomassa da parte aérea da floresta (principalmente do fuste) está diretamente relacionada ao índice de área foliar (IAF) e consequentemente à absorção de radiação. A necessidade de estimar as características biofísicas da floresta, monitorar seus estoques de carbono em grande escala e, além disso, conhecer detalhadamente o dossel florestal tem requerido a aplicação de modelos ecofisiológicos e a utilização do sensoriamento remoto (Alvares et al., 2013). No Brasil, o uso de índices de vegetação para estimar o IAF tem sido utilizado, na sua maioria, em plantios comerciais de Eucalytptus, e não em áreas experimentais. Geralmente, em áreas comerciais, em comparação às experimentais, há muitos outros fatores envolvidos na produtividade, como maiores falhas de plantio, mortalidade, problemas nutricionais e presença de sub-bosque (mato competição). Assim, os objetivos deste trabalho foram: i) utilizar imagens do sensor RapidEye para estimar o IAF de clones de Eucalyptus em uma área experimental; ii) verificar se o a banda vermelho-edge do RapidEye, em índices de vegetação, melhora a estimativa do IAF. Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE 6429

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Uso de sensoriamento remoto na estimativa do índice de área foliar em Eucalyptus

Clayton Alcarde Alvares 1 Eduardo Moré de Mattos 2 Otávio Camargo Campoe 3

Ana Heloisa Carnaval Marrichi 4 José Luiz Stape 1

1 Dpt of Forestry and Environmental Resources – North Carolina State University – NCSU

3108 Jordan Hall, Campus Box 8008, 2800 Faucette Dr., Raleigh, NC, USA 27695 {calcard, jlstape}@ncsu.edu

2 Dpto de Ciências Florestais – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” – ESALQ,

Univesidade de São Paulo – USP Av. Pádua Dias, 11 – CEP 13418-900, Piracicaba, SP, Brasil

[email protected]

3 Instituto de Pesquisas e Estudos Florestais – IPEF Av. Comendador Pedro Morganti, 3500 – CEP 13415-000, Piracicaba, SP, Brasil

[email protected]

4 Duratex S/A Rod. Marechal Rondon, km 323 – CEP 17120-000, Agudos, SP, Brasil

[email protected] Abstract. The use of vegetation indices to estimate Leaf Area Index (LAI) has been used mostly in commercial plantings Eucalytptus, but not at the experimental areas. The objectives of this study were: i) use of RapidEye sensor images to estimate LAI of Eucalyptus clones in an experimental area; ii) to check whether the red-edge band of satellite RapidEye, in vegetation indices, improves the LAI estimations. We used a ceptometer to measure LAI of 11 clones (plots) in a Eucalyptus trial of Project TECHS , at Estrela do Sul (Minas Gerais state, Brazil), to confront them with the vegetation indices NDVI, SR, NDVIedge, SRedge, these being last two with the use of red-edge band. The vegetation indices were efficient in estimating LAI of the different Eucalyptus clones. The red-edge band increased the accuracy of estimating equations of the LAI when used in the vegetation indices NDVIedge and SRedge. Palavras-chave: índice de vegetação, red-edge band, ceptômetro, plantações florestais, silvicultura de precisão 1. Introdução

As plantações de Eucalyptus no Brasil têm se expandido ao longo dos anos (Gonçalves et al., 2013). Os estudos da ecologia da produção têm mostrado que a produção de biomassa da parte aérea da floresta (principalmente do fuste) está diretamente relacionada ao índice de área foliar (IAF) e consequentemente à absorção de radiação. A necessidade de estimar as características biofísicas da floresta, monitorar seus estoques de carbono em grande escala e, além disso, conhecer detalhadamente o dossel florestal tem requerido a aplicação de modelos ecofisiológicos e a utilização do sensoriamento remoto (Alvares et al., 2013). No Brasil, o uso de índices de vegetação para estimar o IAF tem sido utilizado, na sua maioria, em plantios comerciais de Eucalytptus, e não em áreas experimentais. Geralmente, em áreas comerciais, em comparação às experimentais, há muitos outros fatores envolvidos na produtividade, como maiores falhas de plantio, mortalidade, problemas nutricionais e presença de sub-bosque (mato competição). Assim, os objetivos deste trabalho foram: i) utilizar imagens do sensor RapidEye para estimar o IAF de clones de Eucalyptus em uma área experimental; ii) verificar se o a banda vermelho-edge do RapidEye, em índices de vegetação, melhora a estimativa do IAF.

Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE

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2. Meto 2.1 Plat

O pHídricoexperimmanipulvariedadensaio c(720 m2

plantas,O p

projeto novembprodutivA área limitaçõ

Figura 1a área dmodificem Estr 2.2 Ativ

A ecom baatravés com o uem 6 potomadasparcela.h. Em tooutra erplantaçã

odologia de

taforma TEprograma cs, Térmicos

mentais (do lação do regde climáticclonal plant2), e um en conjunto q

presente estTECHS, e

bro de 2011vidade, boaexperimen

ões nutricion

1. Localizaçde estudo docado de Alvrela do Sul;

vidades de estimativa dse na radiaçdo dossel e

uso do ceptôontos diferes 4 mediçõ. Todas as lodas as medra tomada ão aonde a r

e Trabalho

ECHS e carcooperativos e Biológicnorte do Pagime hídric

ca (Alvares tado no espansaio de esque simula dtudo selecioem ambos 1 e aos 2 ana uniformidatal recebeunais e de m

ção dos sítioo presente trares et al. (2parcelas plo

campo e mdo índice deção PAR (re da radiaçãômetro (Ac

entes, sendoões (norte, seituras de rdições o cepa radiação

radiação ch

racterização do IPEF,cos - TECHará até o Uro e espaçamet al., 201

açamento 3paçamento

densidade deonou o sítio

os ensaiosnos, em outade, reduzid

u silviculturato competi

os experimerabalho, Est2013) (a). Cotadas sobre

mensuraçãoe área foliarradiação fotão incidenteccupar LP80o 3 na linha sul, leste, oradiação forptômetro fo

o incidenteegasse diret

ão da área d, Tolerânci

HS (www.ipruguai), é c

mento de pla13) (Figura x 3 m, sencom arranj

e árvores vao de Estrelas (Figura 1tubro de 20do número ra e manejoição (Figura

entais do prtrela do Sul

Croqui e idee uma imag

do IAF r de cada utossinteticam

e acima do d0, Decagon)e 3 na entre

oeste), totaliram realizadoi nivelado

acima do tamente até

de estudo a de Euca

pef.br/techs)composto pantio (Stape

1a). Cada do uma parjo de 7 linhariando de 4a do Sul (M1b). O exp13, apresende falhas e o para garaa 2).

rograma TEl (MG). Zonentificação dgem GeoEye

uma das 11 mente ativadossel. Essa). Em cada e-linha de pizando assi

das em 15/1a 1 m acimdossel, ne

o aparelho

alyptus Clo), utiliza umor 18 clonee et al., 2014

TECHS ércela de 8 lihas (3 m e476 a 13.33MG), o quaperimento fntava elevad

baixa mortantir um cr

ECHS/IPEF,neamento cldas parcelase de maio d

parcelas (ca – 400 a 7as variáveisparcela foi

plantio, e emim 24 valor0/2013, ent

ma do solo. Eeste caso u

(Figura 3).

onais aos Ema rede de es de eucali4), e abrang composto inhas por 10entre-linhas)3 arv ha-1.

al tem 11 clfoi implantda e ampla talidade (Tarescimento

, com destaqlimático de s e clones esde 2013(b).

clones) foi r700 nm) trans foram mencoletada a

m cada pontres de radiatre às 11:30Entre uma p

uma área ex

Estresses 36 sítios ipto com ge ampla

por um 0 plantas ) por 27

lones do tado em faixa de abela 1). livre de

que para Köppen

studados

realizada nsmitida nsuradas radiação to foram ação por 0 e 13:00 parcela e xterna à

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Tabela C

PV50 = p

Figura 2

Figura 3

1. CaracteriClone Ár

mA1 B2 C3 D4 E5 G7 H8 K2 P7 Q8 R9

porcentagem a

2. Parcelas e

3. Uso do ce

ização biomrea basal V

m² ha-1 9,3

10,3 7,5 8,0 9,3 6,6 8,2 70, 4,6 6,4 7,5

acumulada do

e dossel dos

eptômetro n

métrica dos 1Volume made

m³66346353234

volume de m

s clones P7,

na coleta da

11 clones deeira (com cas

³ ha-1 62,6 68,2 39,9 45,9 60,3 34,4 50,6 39,7 20,6 34,6 49,1

madeira das 50%

, B2, R9. N

a radiação PA

e Estrela dosca) PV50

% 41 41 36 36 39 37 35 34 37 36 30

% menores ár

otar a ausên

AR inciden

o Sul em out0 Falha

% 2,5 3,8 2,5 0

8,8 6,3 0

6,3 2,5 1,3 10

rvores plantad

ncia de mato

nte.

tubro de 20Mortalida

% 1,3 0

2,5 3,8 0 0 0 0

2,5 2,5 0

das, incluindo

o na área de

013. ade

falhas

e estudo.

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A equação utilizada pelo Accupar LP-80 para derivar o IAF (Eq. 1) computa os efeitos da condição do céu no momento da aquisição dos dados, efeitos da arquitetura do dossel da cultura de interesse, propriedades ópticas das folhas, além dos efeitos da época do ano e hora do dia (direção da radiação incidente sobre o dossel). Isto torna o Accupar LP-80 um aparelho versátil, tendo Hyer e Goetz (2004) demonstrado que as estimativas de IAF permanecem consistentes sob diferentes condições de coleta.

IAFτ

. (1)

Em que f = fração da radiação PAR que incide na forma direta (f = 0,898 em dias de céu completamente limpo), τ = fração da PAR observada abaixo do dossel pela PAR observada acima do dossel, A = polinômio que descreve a absorbância da copa.

A 0,283 0,785a 0,159a (2) em que a = absorbância da folha na banda PAR (a = 0,9)

, , , (3)

em que K = coeficiente de extinção de luz (Campbell, 1986), θ = ângulo zenital em radianos, X = parâmetro relativo à distribuição dos ângulos de inclinação foliar.

O parâmetro X é a razão entre o comprimento do semi-eixo horizontal em relação ao comprimento do semi-eixo vertical de um elipsóide e sua relação com o AMI é dada pela Eq. 4 (Wang et al., 2007).

X 3,

. (4)

em que AMI = ângulo médio de inclinação foliar em radianos.

Para determinação do AMI foram adotados os valores obtidos por Miranda et al. (2014) que coletaram aleatoriamente 30 medidas por terço da copa (divididos proporcionalmente à profundidade da copa) em um total de 6 árvores abatidas por clone, totalizando 180 medidas por terço da copa (Figuras 4 e 5).

O ângulo zenital foi calculado conforme as equações abaixo:

θ cos sin ϕ sin δ cos ϕ cos δ cos h (5) em que ϕ = latitude, δ = declinação solar, h = ângulo horário (radianos)

δ 23,45 sin NDA 80 (6)

em que NDA = número do dia do ano

h 15 t 12 (7) em que t = horário da observação (horas)

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Figura 4superior

Figura 5estudad 2.3 Ima

O Rtemporam. Dencentrada

Figura 6Verde (4): 690

Foi outubrogeométrescala r1988). FagrícolaIndex) (novos íbase naSRedge ecada pa

4. Determinr da copa (a

5. Ângulo mdos.

ageamento RapidEye é al, com resontre as quaa em 710 nm

6. Resoluçã(banda 2): 5– 730 nm; I

adquirida o de 2013. rica). Os varadiométricaForam calcuas e florest(Eq. 8 e 9) ndices foras quatro im

e NDVIedge, arcela, 720 m

nação do âna). Exemplo

médio de in

e geoproceum satélite

olução radioalidades do m (Figura 6

ão espectral520 – 590 nInfravermel

uma imageA imagem

alores de na. A correçãulados doisais, o SR ((Jensen, 20

am propostomagens resul

de cada umm2, foi cons

a

ngulo de insos de ângulo

nclinação fo

essamentoe multiespecométrica de

sensor Ra6).

e bandas dnm; Vermellho próximo

em do satélm usada énúmeros digão atmosférs índices de(Simple Ra009). Dado os, o SRedge

ltantes foramma das 11 psiderada ap

serção das fo de inclinaç

oliar nos ter

ctral que ap12 bits (40

apidEye, de

do satélite Rho (banda 3o (banda 5):

ite RapidEyé nível 2 gitais foramrica foi realie vegetaçãoatio) e o Na banda ad

e e o NDVIm obtidos o

parcelas/clonenas a sua

folhas com ção foliar (b

rços inferior

resenta cinc96 níveis deestaca-se a

RapidEye. A3): 630 – 68: 760 – 850

ye no mesm(com corre

m convertidizada com b, os mais cDVI (Normicional vermIedge, Eq. 10os valores mnes do ensaárea central

o uso de trb).

r, médio e

co bandas de cinza), e r

sua banda

Azul (banda85 nm; Vernm

mo mês da eção radiomdos em radibase no métomumente

malized Difmelho-edge0 e 11, respmédios dos aio clonal. Dl, de 375 m

ransferidor

superior do

de mesma reresolução esa 4 vermel

a 1): 440 – rmelho-edge

campanha métrica e ciância com todo DOS (usados em

fference Vee do RapidEpectivameníndices SR

Do tamanhom2, correspon

b

no terço

os clones

esolução spacial 5 lho-edge

510 nm; e (banda

de IAF, correção base na

(Chavez, culturas

egetation Eye, dois nte. Com R, NDVI, o total de ndente a

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15 pixevizinhoIAF mé

3. Resu

O IAPorém, valores camaldusignifica7). Ou sDestacano períocom dé

Figura 7

els do Rapids. Por fim,

édios de cad

SR

N

SR

ND

ultados e DiAF médio eo IAF varimédios na

ulensis) e ativas relaçseja, uma ú

a-se que, tanodo pós-invéficit hídric

7. Relação e

dEye. Tal ros valores

da parcela.

R

DVI

DVI

iscussão estimado peiou entre 0,as parcelas

R9 (Euões expone

única curva nto os valorverno (outuco. Além d

entre o IAF

restrição fo médios do

elo ceptôme,56 e 4,79 ms dos clonucalyptus enciais (p <

que abrangres de IAF

ubro/2013), disso, as á

e os índice

oi realizada os índices d

etro em todm2

folha m-2

so

nes C3 (híburophylla), 0,001) entr

ge a variedaquanto dosapós períod

árvores con

s de vegetaç

a fim de ede vegetaçã

dos os 11 clolo, sendo esbrido Euca

respectivre o IAF e oade de copas índices de do de baixa

ntavam com

ção NDVI e

evitar a inteão foram co

ones foi desses limitesalyptus gravamente. Fos índices dea dos 11 clo

vegetação,a temperatum dois ano

e NDVIedge.

erferência donfrontados

2,45 m2folh

s encontradoandis x EuForam obse vegetaçãoone aqui es, foram menura e fotopeos de idade

de pixels com os

(8)

(9)

(10)

(11)

ha m-2

solo. os como

ucalyptus servadas

o (Figura tudados. nsurados eríodo, e e. O R2

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encontratradiciobanda vno NDVocorreuentre 68espectrapróximorelação para a mtrabalhoestaçõesNDVIed

imagementre osdireta dmapa dedeste enconstituhemisfé

Figura Extrapo 4. ConcNo prescompeti

ado ficou nais, ou se

vermelho-edVIedge e SR

u, pois a ban80 e 780 nal em como (Cho e Ssemelhante

mesma espéo para talhõs contrastandge (Figura

m RBG da ás diferentes dos resultadoe IAF, e asnsaio. Sabeui um desaféricas...), po

8. Mapeamolação do IA

clusões sente estudoição (sub-bo

entre 0,63 eja, com o dge nos índi

Redge (Figuranda vermelhnm, e é infl

mprimentos Skidmore, 2e entre NDVécie. Paiva (ões de Eucntes do ver7c) foi à

área de estuclones de aos, o arquivsim foi obt

e-se que emfio de ser oborém pode s

mento e cAF, no nível

o, uma área osque), e se

e 0,64 nauso da banices de vegeas 7c e 7d).ha-edge ficafluenciada, p

de onda v2006). FlorVI e IAF par(2009) chegcalyptus, corão e invernaplicada ao

udo, onde pambos ensaivo de árvortido o IAF m

m ensaios dbtida por mer usada co

classificaçãl da árvore,

experimentem limitaçõ

as relações nda vermelhetação, o R2

. Esse ganha na região dprincipalmevermelho ees (2009), ra Pinus tae

gou numa reom base nono no Valeo layer NDode-se notaios TECHS res do ensaimédio de cae espaçame

métodos nãoom sucesso d

o do IAFem todas as

tal com Eucões nutricion

do IAF cho e IVP. 2 saltou paraho de sensibde mudançaente, pelo ee dispersão

com base eda, e relaçãelação expono sensor Me do Rio DDVIedge, claar a intensa

(Figura 8a)io de espaçaada tratameento tipo No destrutivosda maneira

em funçãs faixas do

calyptus de nais, os índ

com os índPorém, quaa 0,83 e 0,8bilidade naa abrupta daefeito comb

na regiãono sensor ão linear ennencial sem

MODIS, conDoce (MG).

ssificada e variabilida

). Como examento foi ento, ou faix

Nelder a vars (ceptômetaqui aprese

ão da equensaio de es

2 anos de idices de veg

dices de veando consid84, respectiva estimativaa reflectâncbinado de ao do infravLandsat, en

ntre índice Smelhante ao nsiderando A equaçãosobreposta

ade espacialemplo de uinterceptadxa de espaçriável IAF tro, LAI200entada (Figu

uação NVIspaçamento

idade, livre getação ND

egetação derada a vamente, a do IAF ia foliar, absorção vermelho ncontrou SR e IAF presente as duas

o IAF x a à uma l do IAF tilização

do com o çamento, ainda se 00, fotos ura 8b).

Iedge (a). o (b).

de mato VI e SR

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foram eficientes na determinação do IAF de diferentes clones de Eucalyptus. A banda vermelho-edge do satélite RapidEye aumentou a precisão das equações estimadoras do IAF quando usada no índices de vegetação NDVI e SR. Agradecimentos

Ao projeto TECHS-IPEF e à Duratex S/A pelo fornecimento da imagem de satélite. Aos estudantes de Eng. Florestal (ESALQ/USP) e estagiários do IPEF, Lays Miranda, Giovanna Samesima, Ítalo Cegatta, Jéssica Carmo, Beatriz Gonsalez, Lara Calvo, pelo apoio no trabalho de campo. Referências Bibliográficas Alvares, C.A.; Stape, J.L.; Sentelhas, P.C.; Moraes, J.L.M.; Sparovek, G. Köppen's climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, v. 22, n. 6, p. 711-728, 2013.

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Gonçalves, J.L.M., Alvares, C.A., Higa, A.R., Silva, L.D., Alfenas, A.C., Stahl, J., Ferraz, S.F.B., Lima, W.P., Brancalion, P.H.S., Hubner, A., Bouillet, J.P., Laclau, J.P., Nouvellon, Y., Epron, D. Integrating genetic and silvicultural strategies to minimize abiotic and biotic constraints in Brazilian eucalypt plantations. Forest Ecology and Management, v. 301. p. 6-27, 2013

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