Uso de Laser Scanner Terrestre para Estimativa de Biomassa Acima do Solo em Floresta Tropical Sazonalmente Seca
Notice bibliographique
Résumé
Parâmetros estruturais da vegetação e quantificação de biomassa acima do solo (AGB) são importantes no monitoramento florestal para compreensão do ciclo vital dos ecossistemas. Em florestas tropicais sazonalmente secas como a caatinga, essa atividade é ainda mais desafiadora. Como alternativa aos métodos tradicionais, foi investigada a viabilidade do uso do Laser Scanner Terrestrial (TLS) na medição de parâmetros estruturais das plantas e na estimativa da biomassa acima do solo. O estudo foi realizado em uma área de caatinga no município de Petrolina, PE, Brasil, na qual foram selecionadas três subáreas experimentais para obtenção de medidas, corte e pesagem de plantas com diâmetro base maior que 2,5 cm, totalizando 97 plantas. Realizaram-se varreduras com a tecnologia Light Detection and Ranging (LiDAR) utilizando o TLS para obtenção de uma nuvem de pontos tridimensional. Os dados medidos em campo e estimados foram correlacionados apresentando coeficientes de correlação (r2) de 0,80 e 0,39 para altura da planta e altura da copa, respectivamente. As medidas de diâmetro do tronco e nas alturas de 40 cm e 130 cm apresentaram r2 de 0,79; 0,78; 0,76, respectivamente. Foram geradas novas equações alométricas do tipo exponencial utilizando variáveis de entrada obtidas em campo e por meio de TLS, com destaque para o produto entre altura da planta e diâmetro do tronco medido a 40 cm de altura. Esses resultados comprovam a viabilidade e potencial do uso do LiDAR-TLS em florestas seca como a caatinga, enfatizando a necessidade de aprofundar abordagens, ferramentas e técnicas utilizando essa tecnologia ao longo do ano, a fim de detectar as variações ocorridas em função da senescência, e assim, do ciclo de carbono.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».