Estimativa da biomassa florestal para fins energéticos utilizando índices de vegetação e dados de campo, Distrito de Mabalane – Moçambique

Abstract

Na África Subsaariana, a intensa exploração de florestas para a extração da lenha e carvão em áreas áridas e semiáridas. O Distrito de Mabalane abastece delenha e carvãoas cidades de Maputo, Matola e Xai-Xai. Entretanto, existe pouco conhecimento sobre adisponibilidade da biomassa nessas áreas. O presente estudo tem como objetivos: analisar a relação entre NDVIderivado daimagem de satélite eabiomassa estimada em campo; modelar a estimava de biomassa em área árida. Os valores do NDVI foram obtidos a partir da imagem desatélite Landsat-8. No campo, quinze parcelas com área de 30 x 30 m foram georeferenciadas e todas as plantas lenhosas vivas com diâmetro à altura do peito (DAP) igual ou maior que 2.5 cm foram medidas as alturas e DAPse suas biomassas estimadas a partir de equações alométricas. Os valores de NDVI nos pontos amostrais variaram entre -0.508 e -0.236, positivamente correlacionados com os valores de biomassa estimados nas 3 equações, que variaram 5,32 e 56,87푡.ℎ−1. A regressão linear entre NDVI e a biomassa no modelo que apresentou melhor resultado, obteve coeficiente de determinação R2= 0,882. A equação de regressão ajustada a partir de medição indireta da biomassa e índice de vegetação pela diferença normalizada (NDVI), possibilitou a estimativade biomassa florestal em áreas semiáridas por sensoriamento remoto, com um erro de 36% na área do presente estudo. O modelo ajustado pode ser suporte para estudos de estimação da biomassa utilizando sensoriamento remoto e os dadosde campo em áreas similares.

In sub-Saharan Africa, the intense exploitation of forests for the extraction of firewood and coal in arid and semi-arid areas. The District of Mabalane supplies the cities of Maputo, Matola and Xai-Xai with firewood and charcoal. However, there is little knowledge about the availability of biomass in these areas. The present study aims to: analyze the relationship between NDVI derived from the satellite image and the biomass estimated in the field; model the estimate of biomass in arid area. NDVI values were obtained from the Landsat-8 satellite image. In the field, fifteen plots with an area of 30 x 30 m were geo-referenced and all live woody plants with a diameter at breast height (DBH) equal to or greater than 2.5 cm were measured and heights and DBHs and their biomass estimated from allometric equations . The NDVI values at the sampling points varied between -0.508 and -0.236, positively correlated with the biomass values estimated in the 3 equations, which ranged from 5.32 to 56.87 {t.h} ^ {-1}. The linear regression between NDVI and biomass in the model that presented the best result, obtained a coefficient of determination R2 = 0.882. The regression equation adjusted from indirect measurement of biomass and vegetation index by normalized difference (NDVI), made it possible to estimate forest biomass in semi-arid areas by remote sensing, with an error of 36% in the area of the present study. The adjusted model can be used to support biomass estimation studies using remote sensing and field data in similar areas.