Relating LANDSAT ETM+ and forest inventory data for mapping successional stages in a tropical wet forestRelacionando LANDSAT ETM+ e dados de inventário florestal para mapeamento estádios sucessionais em uma floresta tropical úmida

Resumo

Abstract

In this study, we test whether an existing classification technique based on the integration of LANDSAT ETM+ and forest inventory data enables detailed characterization of successional stages in a tropical wet forest site. The specific objectives were: (1) to map forest age classes across the La Selva Biological Station in Costa Rica; and (2) to quantify uncertainties in the proposed approach in relation to field data and existing vegetation maps. Although significant relationships between vegetation hight entropy (a surrogate for forest age) and ETM+ data were detected, the classification scheme tested in this study was not suitable for characterizing spatial variation in age at La Selva, as evidenced by the error matrix and the low Kappa coefficient (0.129). Factors affecting the performance of the classification at this particular study site include the smooth transition in vegetation structure between intermediate and late successional stages, and the low sensitivity of NDVI to variations in vertical structure at high biomass levels.

Resumo

Nesse estudo, testamos se uma técnica de classificação existente, baseada na integração de imagens LANDSAT ETM+ e os dados de inventário florestal, permite a caracterização detalhada dos estádios sucessionais em uma área de floresta tropical úmida. Os objetivos específicos foram: (1) mapear classes de idade florestal na Estação Biológica La Selva, na Costa Rica, e (2) quantificar as incertezas da abordagem proposta em relação aos dados de campo e mapas de vegetação existente. Apesar de terem sido detectadas relações significativas entre dados ETM+ e medidas de entropia da altura da vegetação (um substituto para a idade florestal) o sistema de classificação testados nesse estudo não se demonstrou adequado para caracterizar a variação espacial em idade em La Selva, como evidenciado pela matriz de erro e o baixo coeficiente Kappa (0,129). Fatores que afetam o desempenho da classificação área de estudo em particular, incluem a alta similaridade estrutural entre os estádios sucessionais intermediário e avançado, e a baixa sensibilidade do NDVI a variações na estrutura vertical da biomassa em áreas com níveis elevados de biomassa.