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Aliando sensoriamento remoto com informações de campo é possível extrapolar dados de inventário florestal de forma espacial. Além dos dados ópticos, os dados de radares têm sido cada vez mais empregados para estimativas de parâmetros florestais, como volume de madeira. Desse modo, o objetivo desse trabalho foi avaliar o potencial da utilização de variáveis polarimétricas e interferométricas derivadas de imagens PALSAR-2 (ALOS-2) para estimativa de volume de madeira em plantios comerciais de Eucalyptus sp. e Pinus sp.. A modelagem foi realizada utilizando o algoritmo Random Forest (RF) e as variáveis provenientes do coeficiente de retroespalhamento, de decomposições polarimétricas e da coerência interferométrica, considerando modelos específicos para cada espécie e um modelo genérico para ambas as espécies. Foi possível observar o potencial da coerência interferométrica para a estimativa dos modelos específicos, com os melhores resultados. Para o modelo genérico, a utilização de todas as variáveis em conjunto apresentou o melhor desempenho.
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