Relationship Between Canopy and Leaf Spectral Response in Savanna (Relação da Resposta Espectral entre o Dossel e a Folha na Savana)

Josiclêda Domiciano Galvíncio, Magna Soelma Beserra de Moura, Thieres George Freire da Silva, Bernardo Barbosa da Silva, Carine Rosa Naue

Resumo


O sensoriamento remoto e imagens digitais são técnicas que tem o potencial de ajudar nas analises dos ecossistemas terrestres em escala espacial. É conhecido que o monitoramento de floresta é mais preciso quando se conhece as características estruturais do ecossistema em diferentes escalas espaciais. Relacionar as medidas obtidas com sensoriamento remoto e em campo é sempre um desafio uma vez essas relações sempre envolvem erros. Uma das dificuldades na obtenção de estimativas de parâmetros e variáveis biofísicos da vegetação com sensoriamento remoto é a resolução espacial das imagens que é baixa e isso complica a relação entre dados regionais, locais e de detalhe. Assim , este estudo tem como objetivo avaliar a similaridade e a correlação existente entre a reflectância do dossel a da folha e propor um modelo que melhore as estimativas das características biofísicas da folha. Foi usado analise de cluster teste t, correlação de Pearson e regressão. Os resultados foram satisfatórios e mostraram que são significativas as diferenças entre a reflectância na folha e dossel em Caatinga para um nível de significância de 0,01. O modelo desenvolvido pode ser usado com alta significância para imagens do IKONOS. Palavras-chave: floresta seca, interação folha dossel, reflectnacia, analises de cluster, regressão. A B S T R A C T Remote sensing and digital images are techniques that have the potential to assist in the analysis of terrestrial ecosystems in spatial scale. It is known that a forest monitoring is more accurate when you know the ecosystem features at different spatial scales. Relate measurements with remote sensing and obtained in the field (scales of detail) is challenging since several physical interference (biotic and abiotic) can provide errors in these relationships. One of the difficulties in obtaining estimates of parameters and vegetation biophysical variables with remote sensing are the spatial resolution is often low and this complicates the relationship between the regional data, location and detail. Thus, this study aims to evaluate the similarity and the correlation between canopy reflectance and leaf and propose a model that improves the estimates in leaf scale. We used cluster analysis, t-test, Pearson correlation and regression to analyze the similarity between samples, the degree of correlation and regression finally adopted for the model. The results were quite satisfactory and showed that there are significant differences between the reflectance in the leaf and canopy in Savannah for a significance level of 0.01. The model developed here can be using with high significance for high spatial resolution images such as IKONOS. Keywords: dry ecosystems, canopy and leaf interactions, reflectance, cluster analysis, regression.

Palavras-chave


dry ecosystems, canopy and leaf interactions, reflectance, cluster analysis, regression.

Texto completo:

PDF


DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v6.2.p341-355



      

Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

Creative Commons License
Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License