Describing Signatures: a Key to Successful use of Remote Sensing for Forest Damage Assessment

Descrevendo Assinaturas: a Chave para o Uso Bem Sucedido do Sensoriamento Remoto para Avaliação dos Danos Florestais

William M. Ciesla

Resumo


Forest damage caused by a variety of agents: wildfire, climatic events, mammals, insects and diseases is often highly visible and can be assessed by remote sensing. Certain characteristics of the damage, as seen via remote sensing, can provide clues to the identity of the agent(s) responsible for the damage. These include the ability to recognize the host tree(s) affected, color and texture of the foliage of affected trees, distribution of damage, size of affected trees and portion of tree crown affected. Examples are provided from the United States and southern Brazil of how combinations of these characteristics are helpful in the identification of damaging forest agents during aerial sketchmap surveys, interpretation of large to medium scale aerial photos or airborne video imagery.

Resumo

Danos florestais causados por uma variedade de agentes: incêndios, eventos climáticos, mamíferos, insetos e doenças é frequentemente muito visível e pode ser avaliado por sensoriamento remoto. Certas características do dano, como vistos por sensoriamento remoto, podem proporcionar indícios para identificar o(s) agente(s) responsável pelo dano. Estas incluem a habilidade em reconhecer a(s) árvores hospedeiras afetadas, a cor e textura da folhagem da árvore atacada, a distribuição do dano, o tamanho das árvores afetadas e as partes da copa afetada. Exemplos são fornecidos dos Estados Unidos e do sul do Brasil de como as combinações dessas características são valiosas na identificação dos agentes causadores de danos durante os levantamentos aéreos expeditos, a interpretação de fotografias aéreas em escalas grandes a médias ou de imagens aéreas de vídeo.


Palavras-chave


aerial sketchmapping; signatures; forest damage; remote sensing.

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AMBIÊNCIA

ISSN 1808-0251 (Print) - Ambiência ISSN 2175-9405 (Online)
QUALIS-CAPES 2017-2020: B4