DETERMINACIÓN DE LA LONGITUD DE TRANSECTA PARA EL
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1. P S 1989 Radiometric calibra tion of Landsat Thematic Mapper mul tispectral images Photogrammetry Engineering amp Remote Sensing 55 9 1285 1294 CHAVEZ P S amp D J MACKINNON 1994 Automatic detection of vegetation changes in Southwes United States using remotely sensed images Photogrametric Engineering amp Re mote Sensing 60 5 571 583 CHAVEZ P S 1996 Image based atmo spheric corrections revisited and improved Photogrammetry Engineer ing amp Remote Sensing 62 9 1025 1036 CHEN Z C D ELVIDGE amp D P GROENEVELD 1998 Monitoring Seasonal Dynamics of Arid Land Vegetation Using AVIRIS Data Re mote Sensing of Environment 65 255 266 CHOUDHURY B J 1992 Multiespectral satellite observations for arid land studies Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 47 101 126 COLWEL 1974 Vegetation canopy reflec tance Remote Sensing of Environ ment 3 3 175 183 12 F Maldonado V de Carvalho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos COCHRAN W G 1977 Sampling tech niques 3ed New York John Wiley amp Sons 428 pp DAL X L amp S KHORRAM 1998 The ef fects of image misregistration on the accuracy of remotely sensed change detection IEEE Transactions on Geo science and Remote Sensing 36 5 1566 1577 EBERHARDT K R 1990 Survey sampling methods Jn Wadsworth H M ed Handbook of statistical methods for engineere and s2. Aceptado 09 2004 F Maldonado V de Carvalho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos
3. caso los MULTEQUINA 13 01 14 2004 porcentajes de cada tipo de cobertura Para este an lisis la totalidad de las muestras se analizan metro a metro suponiendo que en sucesivas campafias de muestreo la longitud de la transecta fue aumentada desde una primera con transectas de Im hasta la ltima cam pafia con transectas de 50m La estabi lizaci n de este coeficiente indica que la media y varianza muestral se han estabilizado y que han sido obtenidos par metros muestrales que pueden esti mar satisfactoriamente a los poblacionales seg n Eberhardt 1990 y Reedetal 2002 En una segunda parte del an lisis la longitud de la transecta es analizada como un conjunto de muestras puntua les a cada metro Y para cada una de las seis reas fue tomada solamente una transecta En este test se desea compa rar cada rea siendo la hip tesis nula H que todas las reas son iguales y la alternativa H que por lo menos una es diferente Para este test los par metros iniciales fueron obtenidos de la totali dad del muestreo El principal par metro calculado F es una medida de no centralidad dependiente del error cuadr tico de todas las muestras de re ferencia y del n mero de reas a ser comparadas por la hip tesis Tambi n deben ser definidas las probabilidades deseadas para controlar los errores de inclusi n Tipo I y exclusi n Tipo ID De este modo fue extra do el tama o m nimo de la muestra del gr fico
4. de la ima gen Cada p xel representa una unidad discreta de rea en el terreno de la cual el flujo radiante es integrado por un detec tor Esta matriz de p xeles es georreferenciada sin modificar los valo res de reflectancia utilizando la t cnica de remuestreo del vecino m s pr ximo lo que hace posible establecer una corres pondencia entre los datos obtenidos en el relevamiento de campo y los de reflectancia de las im genes georreferenciadas An lisis y selecci n de transectas Este an lisis est basado en la incerti dumbre de la posici n de las muestras sobre los p xeles de la imagen y en la heterogeneidad de la radiometr a de los p xeles vecinos a stas Las muestras fue ron categorizadas en m s o menos confiables en cuanto a su relaci n datos de campo radiometr a Cuanto mayor la heterogeneidad entre p xeles menor la confiabilidad para correlacionar los datos de reflectancia y los del relevamiento de campo As las muestras con baja confiabilidad fueron descartadas Extracci n de la reflectancia en las im genes digitales Para realizar un estudio cuantitativo entre im genes fue necesario transformar los n meros digitales en valores de reflectancia seg n Ch vez 1989 y Ch vez 1996 El trabajo con los valores del visible corregi dos es la nica forma de obtener buenos resultados en el estudio de la vegetaci n de los ambientes semi ridos seg n Bowker 6 F Maldonado V de Carval
5. esta medida Aunque teniendo en cuenta las experien cias anteriores en Carvalho 1986 y Maldonado 1999 una longitud de 40 metros puede ser m s apropiada para ca racterizar la estructura de la vegetaci n en t rminos de relaci n costo beneficio Determinaci n estad stica de la longitud minima de la transecta La longitud obtenida usando los gr ficos de Pearson Hartley fue de 45 m o 45 muestras Esta es la longitud m nima que permitir a obtener informaci n fison mi co estructural confiable de todas las reas desde estepas arbustivas hasta arb reas Este cuidado para determinar la longi tud m nima de la transecta es debido a que 10 F Maldonado V de Carvalho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos el aumento de la longitud de la transecta produce un aumento mayor en el tiempo necesario para el relevamiento este au mento es agravado cuando la cobertura vegetal es alta Porejemplo una transecta de 50 metros en rea degradada deman d 15 minutos y en reas de Bosque hasta 90 minutos La consideraci n final para definir la longitud ptima de transecta est relacio nada con la resoluci n espacial de las im genes satelitales usadas En el caso del uso de resoluciones espaciales de 30x30m como las de TM la longitud de 50 m tiene una probabilidad de 80 de representar un sitio cuya reflectancia esta integrada en un pixel una longitud menor posee una probabil
6. 1998 y Carvalho et al 2001 entre otros La complejidad espectral de la vegeta ci n de los ambientes semi ridos ha limi tado la aplicaci n de datos de las im ge nes Esta dificultad se debe en parte a que los ndices espectrales de vegetaci n est n basados en valores de reflectancia del in frarrojo los que no son confiables en am biente rido debido a que est n relaciona dos con la existencia forma y estructura de las hojas como presenta Colwel 1974 Otra dificultad es la alta reflectividad de la superficie del suelo que disminuye la sen sibilidad de los instrumentos a la vegeta ci n en reas de cobertura vegetal menores al 30 Chavez amp McKinon 1994 Brussone amp Serpico 1997 En ese sentido el esfuerzo actual de la investigaci n est orientado al desarrollo de t cnicas de percepci n remota capaces de minimizar la heterogeneidad del comporta miento espectral de la vegetaci n con fines de clasificaci n y detecci n de cambios Asner et al 2000 muestra que en el am biente rido la variabilidad del comporta miento radiom trico del paisaje en la faja del visible puede atribuirse en 87 a la cobertura arbustiva y el 12 a la superficie del suelo Seg n este autor gran parte del esfuerzo del relevamiento debe ser orienta do para obtener datos de la cobertura arbustiva para conseguir resultados satis factorios del an lisis de los datos espectrales En este trabajo se busca una t cnica
7. ISSN 0327 9375 DETERMINACI N DE LA LONGITUD DE TRANSECTA PARA EL RELEVAMIENTO FISONOMICO ESTRUCTURAL DE LA VEGETACION DEL SEMIARIDO PARA SUMINISTRAR DATOS A LAS T CNICAS DE PERCEPCION REMOTA ORBITAL DETERMINING TRANSECT SIZE FOR THE PHYSIOGNOMIC AND STRUCTURAL REPORT ON THE VEGETATION IN THE SEMI ARID REGION TO PROVIDE DATA TO ORBITAL REMOTE SENSING TECHNIQUES Francisco D MALDONADO Vitor C DE CARVALHO 2 CLERIO L DE Sousa 2 MARIANA MARTINELLI 1 OSMAN J PINHEIRO JUNIOR 2 Y FILIPE V FERNANDES DOS SANTOS 2 1 Centro de Fotogrametr a y Cartograf a Universidad Nacional de San Juan UNSJ Argentina 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Minist rio da Ci ncia e Tecnologia MCT INPE Brasil RESUMEN La determinaci n del tama o de latransecta es de gran importancia en los proyectos donde se utilizan im genes porque gene ralmente las reas cubiertas son amplias y el costo del trabajo de campo debe estar equilibrado con el costo total del proyecto En el presente trabajo fue determinado el tama o ptimo de transecta para supervi sar t cnicas de percepci n remota Para esto fue considerada la compleja relaci n de la vegetaci n del semi rido con la reflectancia y resoluci n espacial de las im genes orbitales TM Landsat Se utili z la informaci n de seis campa as de campo en una amplia regi n del nordeste brasile o Luego de haber determinado qu tipo de cobertura vegetal explica me jorlos valores d
8. Pearson Hartley de potencia del test F graficados en Feldt amp Mahmoud 1958 citados por Netter et al 1996 RESULTADOS Y DISCUSI N La variabilidad de la Caatinga por cobertura por estrato y por grado de suelo expuesto Se puede generalizar que la vegetaci n muestreada con transectas se caracteriza por tener una cobertura arb rea variable de O a 100 con media en torno a 40 variando generalmente entre 30 a 80 un estrato arbustivo siempre presente y siempre mayor del 30 y en media en torno al 60 variando ampliamente en tre 30 a 85 la cobertura herb cea fre cuentemente faltante con valores medios a b en torno de 55 m s concentrada de 40 a 80 y la proporci n de suelo expuesto en general variando de 0 a 20 y con 40 como m ximo Sumando estos valores se puede decir que la cobertura total fue siempre superior al 90 teniendo como m ximo 250 y concentr ndose en gene ral entre 120 a 180 Influencia de la cobertura sobre la reflectancia En la Figura 4 se presenta la dispersi n de los valores de reflectancia del p xel rela tivo a la cobertura de los diferentes estra tos vegetales Como se puede observar la dispersi n de los valores es muy grande Cc Figura 4 Dispersogramas de cobertura vegetal sobre reflectancia de la imagen Donde a cobertura arb rea b cobertura arbustiva c cobertura herb cea d cobertura total y e suelo desnudo Figure 4 Dispersograms of plant cover on image ref
9. cientists Ed McGraw Hill New York FELDT L S amp M W MAHMUOD 1958 Power Function charts for especific number of observations in Analyses of Variance of Fixed Effects The Annals of Matematical Statistic 29 871 877 FERREIRA O 2003 Communication Pro gram for GPS and Data Treatment lt www gpstm com gt FULLER D O S D PRINCE amp W L ALTLE 1997 The influence of Canopy on Remote Sensed observa tions of Savanna woodlands Inter national Journal of Remote Sensing 18 140 2985 3009 GOEFFREY M H 1997 Detecting change in grasslands using measures of spa tial dependence whit Landsat TM data Remote Sensing of Environment 46 4 223 234 GOLDSMITH F B amp C M HARRISON 1976 Description and analysis of veg etation In Chapman ed Methods in plant ecology Oxford Blocnel Sci entific INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTAT STICA IBGE 1992 Manual T cnico da vegeta o Brasileira Serie Manuais T cnicos em Geoci ncias Rio de Janeiro FIBGE 92p MULTEQUINA 13 01 14 2004 INSTITUTO BRASILEIRO DEGEOGRAFIA E ESTAT STICA IBGE 1997 Recursos naturais e meio ambiente uma vis o do Brasil Rio de Janeiro FIBGE 208 pp INPE 2003 Geoprocessamento e Inform tica SPRING Sistema de processamento de informa es georreferenciadas S o Jos dos Campos v 2 KUCHLER A W 1988 A Physionomic and Structural Analysis of vegetation In Lieth H ed Handbook of vegeta
10. de relevamiento de campo que permita carac terizar fison mico estructuralmente a la vegetaci n considerando la estructura ver tical estratificaci n estructura horizontal MULTEQUINA 13 01 14 2004 cobertura de la vegetaci n y la superficie del suelo para la correlaci n con el compor tamiento radiom trico en el rango visible El dise o del relevamiento debe optimizarse para muestrear con buena relaci n costo beneficio las amplias reas abarcadas por los proyectos que usan im genes orbitales MATERIAL Y M TODO rea de estudio El rea de estudio es el bioma de la Caatinga que ocupa el semi rido de la mayor parte del Nordeste de Brasil Seg n Velozzo et al 2001 es el m s amenazado de los biomas brasile os debido a los centenares de a os de uso inadecuado y no sustentable de los suelos y de recursos naturales En la Figura 1 se resaltan las seis unidades muestreadas Estas se limitan a regiones donde domina la vegetaci n de la Caatinga formaci n arbustiva arb rea caducifolia espinosa o sabana est pica de acuerdo con IBGE 1997 Se trata de un complejo vegetacional caracterizado por la presencia domi nante de especies le osas espinosas de follaje generalmente en caducifolio y hojas peque as con elementos arb reos raramente mayores a los 14 metros y arbustivos con alturas que pueden al canzar los 4 metros con biomasas varia bles desde el tipo est pico estepa arbustiva hasta Bosque Sec
11. de las cuatro clases de cobertura vegetal en funci n de la longitud de la transecta Figura 5 Se observa f cilmente que el CV aumenta r pidamente y pron to se estabiliza Esto sucede por la estabilizaci n de la media y la variancia e indica que se ha conse guido relevar la variabilidad de la cobertura vegetal estudiada a pe oye FARR Total 7 ow A AT A jm q p Sert H A 5 pan o E we E Aa cem ri mm ER saem a F4 qua a i RE io F er Sr ES p 3 E 5 di a te o LE i Harba es d e epr TEET S o om a ed dio See foe B Longiud de la trarmecta frn Figura 5 Estudio del Coeficiente de variaci n CV a CV de la cobertura arb rea b CV de la cobertura arbustiva c CV de la cobertura herb cea d CV de la cobertura total Figure 5 Study of Variation coefficient CV a tree cover CV b shrub cover CV c herb cover CV d total cover CV El comportamiento observado esta dentro de lo esperado la curva del estrato herb ceo se estabiliza r pidamente la curva del estrato arbustivo se estabiliza luego alrededor de los 20 metros la co bertura total alrededor de los 25 metros y lacobertura arb rea alrededor de los 50m presenta fuerte tendencia a la estabiliza ci n Considerando que la cobertura total es la que mejor explica el comportamien to radiom trico de la Caatinga y que su CV se estabiliza alrededor de los 25 me tros puede admitirse que la longitud p tima sea un poco mayor que
12. e sensing vegetations semiarid fieldwork INTRODUCCION El objetivo de este trabajo fue determinar lalongitud ptima de transecta utilizada en relevamiento de campo para supervisar las T cnicas de Detecci n de Cambios con Percepci n Remota Orbital Para esto pri mero fue necesario determinar la capaci dad de la transecta para explicar el com portamiento radiom trico de la vegetaci n en las im genes orbitales TM Landsat Numerosos estudios han demostrado la utilidad de las im genes TM Landsat para el an lisis y el monitoreo de la cober tura vegetal de las tierras del semi rido Este sistema de instrumentos orbitales est en funcionamiento desde 1984 y tie ne garantizada su continuidad por el programa LATI Landsat Advanced Tecnology Instrument que en el futuro mantendr sus definiciones espectrales y suresoluci n espacial proporcionando una larga serie de datos consistentes y econ micos como estiman Bied Charreton amp Cazaux 1989 y Campbell 1996 Mu chos autores actualmente muestran opi niones favorables al uso de Landsat TM para el monitoreo ambiental y para el estudio delos procesos de desertificaci n entre ellos puede mencionarse a Mulders 2 F Maldonado V de Carvalho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos y Epema 1986 Zonneveld 1989 Barrett amp Curtis 1992 Choudhury 1992 Changyao 1993 Pickup y Chewings 1996 Chen amp Elvidge
13. ereflectancia de las im ge nes fue determinada la longitud ptima de MULTEQUINA 13 01 14 2004 la transecta del relevamiento de campo que permite obtener informaci n confiable para supervisar las t cnicas de percepci n remota satelital En una primera fase se determin estad sticamente que la cober tura vegetal total y arb rea explica mejor los valores de reflectancia en las im genes del visible Aunque las correlaciones no son altas en el rango visible son consis tentes para la detecci n de cambios A trav s de los Gr ficos de Pearson Hartley de Funci n de potencia del Test F se obtu vo que 45 m ser a la longitud m nima de transecta Este tama o permitir a obtener informaci n relevante de la vegetaci n de estepas arbustivas abiertas Caatingas arbustivas hasta bosques secos Caatingas arb reas Sobre la base de los resultados obtenidos y el tama o del p xel de las im genes se recomienda el muestreo con transectas de 50 m con orientaci n norte sur Este tamafio y orientaci n permitir obtener informaci n del terreno con 80 de probabilidad de representar el valor de un p xel TM Landsat Palabras claves Percepci n re mota vegetaci n semi rido relevamiento de campo SUMMARY The determination of transect size is of great importance in the projects where Remote Sensing techniques are used In these projects the covered areas are generally widespread and the cost of the fieldw
14. ho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos amp Davis 1992 Bruzzone amp Serpico 1997 Trodd amp Dougill 1998 y Asner et al 1998 2000 An lisis estad stico de correlaci n Los datos de la cobertura vegetal obteni dos de las transectas fueron correlacionados con la reflectancia del punto muestral de la imagen procurando la mejor combinaci n cobertura reflectancia que explique el comporta miento radiom trico de las im genes Selecci n de los par metros Se seleccionaron los par metros que me jor explican el comportamiento de la reflectancia Aquellos que presentaron los mayores coeficientes de correlaci n conlos valores de reflectancia Las corre laciones m s positivas o negativas son las que expresan una relaci n causal mayor con la reflectancia del sitio muestreado A priori se espera que la cobertura vege tal presente correlaci n negativa con la reflectancia y que el suelo expuesto pre sente valores positivos An lisis estad stico de la longitud de la transecta Este an lisis est dividido en dos partes una primera exploratoria basada en la simple observaci n de los cambios del coeficiente de variaci n CV de cada cobertura frente a los cambios en la lon gitud de la cinta usada para el muestreo Este coeficiente CV es una estandarizaci n de la varianza que permite comparar las estimaciones de variabilidad sin tener en cuenta la magnitud en este
15. ic aerosols and desert reflectance properties on satelite radi ance measurements International Journal of Remote Sensing 13 16 3105 3126 BRUZZONE L amp S R SERPICO 1997 Detection of changes in remotely sensed images by the selective use of multi spectral information Interna tional Journal of Remote Sensing 18 18 3883 3888 CABRERA A L amp A WILLINK 1973 Biogeograf a de Am rica Latina Washington OEA 117 pp CAMPBELL J B 1996 Introduction to Re mote Sensing 2 ed New York The Guilford Press 622 pp CARVALHO V C 1986 Structure et dynamique de la vegetation en milieu tropical semi aride La Caatinga de Quixab Pernambouc Br sil du ter rain a l analyse des donn es MSS Landsat S o Jos dos Campos 332p INPE 4049 RPE 524 Tesis Doctorat Universit de Toulouse Le Mirail INPE CARVALHO V C C A LINHARES R J RIVERA LOMBARDI M J GLERIANI P M GRACA R C OLIVEIRA A G AFFONSO amp J R SANTOS 2001 Estado da arte nas aplica es de sensoriamento remoto para o estudo da vegeta o an lise por blocos de pa sese linhas de pesquisa CD ROM Simposio Brasileiro de Sensoriamento remoto 10 Foz do Iguazu 2001 Anais S o Jos dos campos Fabrica da Imagem CHANGYAO W 1993 Desertification Reserch Using Remote Sensing and Geographical Information System Proceeding International Symposium Remote Sensing and Global Environ mental Change Austria CHAVEZ
16. idad baja y una longi tud mayor podria contener hasta dos pixeles lo cual en las reas degradadas representa una desventaja Conclusiones y Recomendaciones Del an lisis de estos resultados puede concluirse que la longitud recomendada para la transecta es de 50 m Asi puede ser caracterizada la heterogeneidad de la vegetaci n y explicada la reflectancia del p xel de las im genes TM Landsat Esta longitud puede reducirse al m nimo de 45 m cuando se usan im genes de resolu ci n espacial mayor como ocurre actual mente con el uso de im genes SPOT o ASTER 15m Tambi n puede concluir se que la cobertura vegetal total es la que mejor explica la radiometr a de las im genes del espectro visible al menos en la poca seca Sin embargo los valores de correlaci n bajos entre la cobertura y la reflectancia indican la obligaci n MULTEQUINA 13 01 14 2004 de incluir en el an lisis otros factores ambientales La confiabilidad de la correspondencia campo imagen podr a ser mejorada aumentando la precisi n de la posici n del GPS o aumentando la longitud de la transecta Aunque esto lti mo posee serias desventajas por ejemplo 60m permitir a contener con certeza en un pixel completo TM Landsat pero tam bi n aumentaria el tiempo de medici n AGRADECIMIENTOS A la Funda o de Amparo a la Pesquisa del Estado de S o Paulo FAPESP Brasil que financi la campafia de campo a tra v s de un Projeto Reg
17. lectance Where a tree cover b shrub cover c herb cover d total cover and e uncovered soil 8 F Maldonado V de Carvalho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos Resumiendo los resultados de este an lisis en la Tabla 1 se observa m s f cilmente que los coeficientes de corre laci n entre la reflectancia de las clases de coberturas fueron bajos considerando que las im genes fueron obtenidas en la poca seca donde se esperaba mayor correlaci n El signo negativo dela corre laci n indica que la reflectancia aumenta con la disminuci n de la cobertura como se observa con la cobertura total arb rea y arbustiva Tabla 1 Datos estad sticos de cobertura media desv o est ndar y correlaci n con valores de reflectancia Table 1 Statistical data on cover mean standard deviation and correlation with reflectance values Tipo de cobertura Media Desv o Coeficiente de Error cuadr tico est ndar Correlaci n medio Cobertura Arb rea 46 41 31 52 0 528 193 13 Cobertura Arbustiva 58 11 27 83 0 426 183 24 Cobertura Herb cea 56 69 26 82 0 069 194 88 Cobertura Total 161 20 159 10 0 571 277 06 Suelo expuesto 8 33 9 75 0 576 58 05 La clase suelo expuesto explica 57 6 mostrando la importancia relativa de su contribuci n en el comportamiento espectral de la Caatinga La importancia del suelo desnudo sobre el comporta miento radiom
18. los c lculos para obtener los por centajes de suelo desnudo La cobertura total se calcula como la suma simple de las coberturas arb rea arbustiva y herb cea Este valor de cobertura total posee significado volum trico y permite inter pretar las im genes satelitarias a trav s de la comprensi n de la interacci n de la vegetaci n con la radiaci n solar som bras etc Georreferenciaci n de las muestras La ubicaci n precisa de los sitios muestreados es importante cuando los datos de campo se usan combinados a los datos de radiometr a de las im genes Para este trabajo el punto central de la transecta se localiz con GPS Figura 3b El uso de antena externa y el entorno despejado permiti un error promedio de 10 metros para la estimaci n de la posi ci n de las muestras en el terreno Este error de posici n combinado al error de registro de las im genes aumenta la in certidumbre de la correspondencia p xel transecta De acuerdo con Bernstein 1983 y Dai amp Khorram 1998 esta confiabilidad disminuye a medida que aumenta la heterogeneidad de la reflectancia de los p xeles en la regi n de la imagen donde se localiza la muestra Im genes digitales georreferenciadas Estas im genes se forman con la banda espectral TM3 situada en el espectro ptico correspondientes a la faja del rojo entre 0 6 y 0 7 um Las im genes est n formadas por una matriz de p xeles sien do stos las unidades menores
19. nsider apropiada para el An lisis de detecci n de cambios con percepci n remota En este trabajo se ha utilizado un tama o de transecta en l nea de 50m de longitud con la orientaci n norte sur Este tama o sobredimensionado permite utilizar los datos del muestreo como con trol en el tratamiento estad stico de deter minaci n de la longitud ptima de transecta as como asegura que la muestra representa con 80 de probabilidad un p xel TM de 30x30m permitiendo as re lacionar el comportamiento radiom trico del p xel con la muestra de campo Esta l nea se materializa en el terreno con una cinta de 50m dispuesta en direcci n nor te sur y son realizadas metro a metro las anotaciones de las ocurrencias de espe cie forma del individuo estrato altura y condici n de la superficie del suelo Este procedimiento est ilustrado en la figura 3 y ya fue utilizado con buen rendimiento en Maldonado 2002 Lara Poul TH al Figura 3 Representaci n del muestreo y de la probable localizaci n de la transecta de 50 metros sobre los pixeles de una imagen Landsat Figure 3 Scheme of sample and probable location of the transect on pixels of Landsat image MULTEQUINA 13 01 14 2004 Obtenci n de los datos de cobertura vegetal La cobertura vegetal es analizada de ma nera simple a trav s de la proporci n de presencia de cada estrato sobre la totali dad de la cinta De la misma forma se realizan
20. o Bosque estacional deciduo Siempre con presencia marca da de cact ceas y bromeli ceas de porte herb ceo a arb reo Cabrera y Willink 1973 incluyeron la Caatinga en el do minio chaque o y Schultz 1995 las llam de estepas florestadas POOnERE ESOPO E ona mt bg wees rd CE EN a RR Tm Cerne ro Die Me impa aE arga yori Dimar na hia ey eo po PA dg E sara Meee d Ce a una a Figura 1 Localizaci n de las unidades de relevamiento en el bioma de la Caatinga 1 Serra das almas 2 Curimata 3 Cedro 4 Soledad 5 Quixaba y 6 Bet nia Figure 1 Location of survey units in the Caatinga biome 1 Serra das almas 2 Curimata 3 Cedro 4 Soledad 5 Ouixaba y 6 Bet nia Serealizaron 90 transectas de 50 me tros de longitud cada una localizados con GPS Garmin 12XL con antena ex terna El tratamiento de los datos del campo se realiz con el software Trackmaker 11 8 Ferreira 2003 Las medidas radiom tricas se realizaron en ambiente Spring 6 2 INPE 2003 y ERDAS Imagine 8 4 usando seis im genes Landsat ETM en formato digital A continuaci n en la Figura 2 se presenta el Fluxograma general de la investigaci n Figura 2 Fluxograma general de la investigaci n Figure 2 General research fluxogram 4 F Maldonado V de Carvalho C de Sousa M Martinelli O Pinheiro Junior y F Fernandes dos Santos Relevamiento de campo Para distribuir las muestras en las
21. ork must be balanced with the total cost of the project The optimal transect size to super vise remote sensing techniques is deter mined in the present work For this the com plex relationship between the vegetation of semi arid with reflectance and space reso lution of TM Landsat images was consid ered The information of six field campaigns in a large region of the Brazilian northeast was used Once the type of vegetal cover which better explains the values of reflec tance of the images was determined the optimal transect size of the fieldwork was specified It allows to obtain reliable data to supervise remote sensing techniques At a first stage it was determined that the to tal and arboreal vegetal cover explains bet ter the values of reflectance in the visible spectral images Although the correlations are not high they are consistent for change detection in the visible range Using the Pearson Hartley graphics of Power of F Test it was specified that 45 m would be the minimum length of transect This size would allow to obtain excellent data from the vegetation of Caatingas abertas shrub steppes up to Caatingas arboreas dry for est Based on this and the size of pixels of the images the sampling with transects of 50 m with north south direction was rec ommended This size and direction will al low to obtain data of the land with 80 of probability of representing a TM Landsat pixel value Key words Remot
22. reas se utiliz un disefio de muestreo no aleatorio selectivo Esta t cnica es la m s apropia da cuando el relevamiento debe ser reali zado optimizando la relaci n costo be neficio Cochran 1977 Asi la distribuci n de las muestras obedece al principio de estratificaci n sujeta al crite rio de proporcionalidad basado en la de limitaci n de reas de inter s en las im genes como es aconsejado en IBGE 1992 Elrelevamiento de campo no est orientado al mapeo de comunidades por esta raz n no se exige rigor en la identifi caci n y conteo de todas las especies solamente cuando son indicadoras de cam bios o de la din mica del sitio Por tanto noes necesarioun an lisis fitosociol gico siendo suficiente la caracterizaci n de la fisonom a estructura horizontal y verti cal de la vegetaci n y las condiciones de la superficie del suelo como se ala Kiichler 1988 Zonneveld 1988 y Moore amp Chapman 1990 IBGE 1992 recomienda para el mapeo de la vegeta ci n de la Caatinga el tama o normal de muestreo 0 02 hect reas y la t cnica de transecta en l nea para la caracterizaci n combinada de la din mica y de la fisono a m a de la vegetaci n En su trabajo Carvalho 1986 us con xito para la caracterizaci n fison mico estructural de la vegetaci n del rea de Quixab una transecta en faja de 40x6m Maldonado 1999 en esta misma rea utiliz una transecta lineal de 40 m la que co
23. terranean basin State of the art and future research Luxemburgo Official Publications of European Communities PINKER R T amp A KARNIELI 1995 Char acteristic spectral reflectance of a semi arid environment International Journal of Remote Sensing 16 7 1341 1362 REED G F F LYNN amp B D MEADE 2002 Use of Coefficient of Variation in Assessing Variability of Quantitative Assays Clinicaland Diagnostic Labo ratory Immunology 9 6 1235 1239 SCHULTZ J 1995 The ecozones of the 14 world The ecological Division of the Geosphere Berlin Springer Verlag 189f 48t TRODD N M amp AJ DOUGILL 1998 Monitoring vegetation dynamics in semi arid African rangelands Use and limitations of Earth observation data to characterize vegetation struc ture Applied Geography 18 4 315 330 VELLOSO A L E V S B SAMPAIO amp F G C PAREYN 2002 Ecoregi es Propostas para o bioma Caatinga Resultados do Semin rio de Planejamento Ecorregional da Caatinga Aldeia PE 28 a 30 de novembro de 2001 PNE Associa o Plantas do Nordeste Instituto de Conserva o Ambiental The Nature Conservancy do Brasil ZONNEVELD I S 1988 Environmental indication In Lieth H ed Hand book of vegetation science Vegeta tion Mapping Cap 36 Netherlands Kluwer Academic Publishers ZONNEVELD I S 1989 Landscape survey and evaluation Journal of Arid Envi ronment 17 2 255 264 Recibido 11 2003
24. tion science Vegetation Mapping Cap 4 Netherlands Kluwer Aca demic Publishers MALDONADO F D 1999 An lise por componentes principais ACP na caracteriza o da din mica do uso da terra em rea do semi rido brasileiro Quixaba PE Brasil S o Jos dos Campos INPE Tese de mestrado em Sensoriamento Remoto INPE PI INPE 7180 TD 680 116 pp MALDONADO F D J R SANTOS amp V C CARVALHO 2002 Land use dinamics in the semi arid region of Brazil Quixab PE caracterization by principal components analysis International Journal of Remote Sens ing 23 23 5005 5013 Londres Tay lor amp Francis MILTON O S L SMITH J B USTIN J B ADAMS amp A R GILLESPE 1990 Vegetation in Deserts I A regional measure of abundance from multiespectral images Remote Sens ing of Environment 31 1 1 26 MOORE P D amp S B CHAPMAN 1990 Methods in plant ecology London Blackwell Scientific 589 pp MULDERS M A amp G F EPEMA 1986 The thematic mapper a new tool for soil mapping in arid areas ITC Jour nal 1 24 29 13 NETER J M H KUTNER C J NACHTSHEIM amp W WASSERMAN 1996 Applied linear statistical models Boston McGraw Hill 1408 pp PICKUP G amp V H CHEWINGS 1996 Iden tifying and measuring land degrada tion processes using remote sensing In Hill J amp D Peter eds The use of remote sensing for land degradation and desertification monitoring in the Medi
25. trico del visible puede ser explicada por la alta reflectancia de la superficie del suelo seco y pobre en ma teria org nica como apuntan Baumgardner etal 1970 e Pinker amp Karnieli 1995 En t rminos absolutos todos los valores de correlaci n observados son bajos lo que ya fue observado por Asner 2001 Las clases Cobertura total 57 1 Cobertura arb rea 52 8 y Cobertu ra arbustiva 42 6 explican d bil mente los valores de reflectancia Se esperaba que el peso del estrato arbus tivo se manifestara de manera m s evi dente considerando que en los relevamientos de campo se observ que este es el que produce las mayores mo dificaciones ambientales Este estrato MULTEQUINA 13 01 14 2004 es muy productivo y adem s de su pro pia biomasa produce abundante manti llo La contribuci n del estrato herb ceo en la Caatinga es insignificante y no correlacionado Estos resultados con firman de una manera general el com portamiento esperado de la Caatinga en t rminos de comportamiento espectral incluso en t rminos de jerarqu a de im portancia de los estratos en funci n de su mayor o menor influencia sobre la reflectancia registrada en la imagen satelitaria An lisis de la longitud de la transecta Establecidos los par metros de campo m s importantes fue determinada la lon gitud ptima aproximada de la transecta Para esto fueron analizadas las curvas de coeficientes de la variaci n CV
26. ular de Auxilio Pesquisa El primer autor es becario de doctorado de la Coordena o de Aperfei oamento do Pessoal de N vel Superior CAPES Brasil BIBLIOGRAF A ASNER G P C A WESSMAN amp D S SCHIMEL 1998 Heterogeneity of savanna canopy structure and func tion from imaging spectrometry and inverse modeling Ecological Appli cations 8 4 1022 1036 ASNER G P C A WESSMAN C A BATESON amp J L PRIVETTE 2000 Impact of Tissue Canopy and Land scape Factors on the Hyperspectral Reflectance Variability of Arid Eco systems Remote Sensing of Environ ment 74 1 69 84 BARRETT E C amp L F CURTIS 1992 Ecol ogy conservation and resource man agement In Barrett E C amp L F Curtis eds Introduction to Environ mental Remote Sensing 3rd ed p 304 324 London Chapman amp Hill 11 BAUMGARDNER M F S J KRISTOF C J JOHANNSEN amp A L ZACHARY 1970 Effects of organic matter on the multiespectral properties of soils Proceedings of the Indiana Academy of Science 1 79 413 422 BERNSTEIN R 1983 Image geometry and rectification In R N Colwell ed Manual of Remote Sensing 2nd ed Virginia American Society of Photo grammetry BIED CHARRETON M amp J CAZAUX 1989 Economic Interest of Remote sensing techniques Proceeding Re mote Sensing for Development Inter national Conference Berlin Albertz and Tauch BOWKER D E amp R E DAVIS 1992 Influ ence of atmosfer
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