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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/24718| Tipo de Documento: | Artigo |
| Título : | Índice de área foliar de Eucalyptus estimado por índices de vegetação utilizando imagens TM - Landsat 5 |
| Otros títulos : | Eucalyptus leaf area index estimated by vegetation indices using Landsat-5 TM images |
| Autor : | Almeida, André Quintão de Ribeiro, Aristides Delgado, Rafael Coll Rody, Yhasmin Paiva Oliveira, Aline Santana de Leite, Fernando Palha |
| Fecha de publicación : | 2015 |
| Resumen: | Este trabalho teve como objetivo ajustar modelos de regressão entre o índice de área foliar (IAF) de plantios de Eucalyptus grandis x urophylla e índices de vegetação (IVs) de imagens TM - Landsat 5. O estudo foi realizado em plantios com diferentes idades localizados na porção mineira da bacia hidrográfica do rio Doce, entre os anos de 2008 e 2011. O IAF foi medido em campo, de forma não destrutiva, com o equipamento LAI-2000. Os IVs utilizados foram o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), o Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) e o Simple Ratio (SR). O melhor modelo foi ajustado a partir do NDVI, com coeficiente de determinação de 0,73 e erro quadrático médio da raiz de 0,37 m² m–2 (19%). Pode-se concluir que os valores de IAF podem ser estimados pelos modelos de regressão ajustados a partir dos IVs derivados do TM - Landsat. |
| Resumen : | The objective of the present study was to fit regression models to the measured leaf area in eucalyptus forests and vegetation indices derived from Landsat-5 TM images. The study was carried out in commercial plantations located in the basin of the Doce River, Minas Gerais state, between 2008 and 2011. Leaf area was measured in the field, non-destructively, with the LAI-2000 device. The following indices were used: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), and Simple Ratio (SR). The best model was adjusted from the NDVI, with a correlation coefficient of 0.73 and root mean square error of 0.37 m² m–2 (19%). We conclude that the leaf area index can be estimated by the regression models fit to the vegetation indices derived from the Landsat - 5 TM images. |
| Palabras clave : | Sensoriamento remoto orbital Análise estatística Floresta plantada Remote sensing Statistics Planted forest |
| ISSN : | 2179-8087 |
| Es parte de: | Floresta e Ambiente |
| Idioma : | por |
| Institución / Editorial : | Instituto de Florestas da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) |
| Citación : | ALMEIDA, A. Q. et al. Índice de área foliar de Eucalyptus estimado por índices de vegetação utilizando imagens TM - Landsat 5. Floresta e Ambiente, Seropédica, v. 22, n. 3, p. 368–376, 2015. Disponível em: https://www.scielo.br/j/floram/a/w4HBd9XFZd7ZV3Fnb8VGgpF/?lang=pt. Acesso em: 9 mar. 2026. |
| License: | Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) |
| Identificador: | https://doi.org/10.1590/2179-8087.103414 |
| URI : | https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/24718 |
| Aparece en las colecciones: | DEA - Artigos de periódicos DEAGRI - Artigos de periódicos |
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