APLICAÇÃO DE SENSORIAMENTO REMOTO PARA PREDIÇÃO DE ATRIBUTOS FLORESTAIS EM FLORESTA SECA

O estudo avaliou o potencial de dados de sensoriamento remoto, obtidos do Sentinel-1 (SAR) e HLSL30 (Landsat-Sentinel harmonizado), na predição de atributos florestais em uma floresta tropical seca na FLONA Contendas do Sincorá, Bahia. A pesquisa utilizou dados de radar e ópticos para estimar a biomassa acima do solo, volume, diâmetro quadrático médio, altura dominante e altura do dossel. Modelos ajustados com o método stepwise mostraram que a altura dominante em relação ao dossel foi a variável com melhores resultados de ajuste, com correlação de 0,71. A aplicação do método bootstrap confirmou a robustez dos modelos. Este trabalho concluiu que a combinação de dados SAR e ópticos é promissor para o monitoramento em larga escala, auxiliando o manejo florestal e o entendimento da dinâmica de carbono em ecossistemas secos.