@Article{BenítezAndeForm:2016:EvGeTe,
author = "Ben{\'{\i}}tez, F{\'a}tima L. and Anderson, Liana Oighenstein
and Formaggio, Antonio Roberto",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Evaluation of geostatistical techniques to estimate the spatial
distribution of aboveground biomass in the Amazon rainforest using
high-resolution remote sensing data",
journal = "Acta Amazonica",
year = "2016",
volume = "46",
number = "2",
pages = "151--160",
month = "June",
keywords = "Geographically Weighted Regression, Geographically Weighted
Regression-Kriging, RedEdge, Carbon emissions, Ecuadorian Amazon,
Regress{\~a}o Geograficamente Ponderada, Regress{\~a}o
Geograficamente Ponderada-Krigagem, RedEdge, emiss{\~o}es de
carbono, Amaz{\^o}nia equatoriana.",
abstract = "The spatial distribution of forest biomass in the Amazon is
heterogeneous with a temporal and spatial variation, especially in
relation to the different vegetation types of this biome. Biomass
estimated in this region varies significantly depending on the
applied approach and the data set used for modeling it. In this
context, this study aimed to evaluate three different
geostatistical techniques to estimate the spatial distribution of
aboveground biomass (AGB). The selected techniques were: 1)
ordinary least-squares regression (OLS), 2) geographically
weighted regression (GWR) and, 3) geographically weighted
regression - kriging (GWR-K). These techniques were applied to the
same field dataset, using the same environmental variables derived
from cartographic information and high-resolution remote sensing
data (RapidEye). This study was developed in the Amazon rainforest
from Sucumbios - Ecuador. The results of this study showed that
the GWR-K, a hybrid technique, provided statistically satisfactory
estimates with the lowest prediction error compared to the other
two techniques. Furthermore, we observed that 75% of the AGB was
explained by the combination of remote sensing data and
environmental variables, where the forest types are the most
important variable for estimating AGB. It should be noted that
while the use of high-resolution images significantly improves the
estimation of the spatial distribution of AGB, the processing of
this information requires high computational demand. RESUMO: A
distribui{\c{c}}{\~a}o espacial da biomassa na Amaz{\^o}nia
{\'e} heterog{\^e}nea, variando temporalmente e espacialmente em
rela{\c{c}}{\~a}o aos diferentes tipos de forma{\c{c}}{\~o}es
vegetais abrangidas por este bioma. Estimativas de biomassa nesta
regi{\~a}o variam significativamente dependendo da abordagem
aplicada e do conjunto de dados utilizados para sua modelagem.
Assim, este estudo teve como objetivo avaliar tr{\^e}s diferentes
t{\'e}cnicas geoestat{\'{\i}}sticas na estimativa da
distribui{\c{c}}{\~a}o espacial da biomassa acima do solo (BAS).
As t{\'e}cnicas escolhidas foram: 1) regress{\~a}o por
m{\'{\i}}nimos quadrados ordin{\'a}rios (OLS), 2)
regress{\~a}o geograficamente ponderada (RGP) e, 3)
regress{\~a}o geograficamente ponderada krigagem (RGP-K). Estas
t{\'e}cnicas foram aplicadas sobre um mesmo conjunto de dados de
campo, utilizando as mesmas vari{\'a}veis ambientais decorrentes
de dados cartogr{\'a}ficos e de sensoriamento remoto de alta
resolu{\c{c}}{\~a}o espacial (RapidEye). Este trabalho foi
desenvolvido na floresta amaz{\^o}nica da prov{\'{\i}}ncia de
Sucumb{\'{\i}}os no Equador. Os resultados deste estudo
mostraram que a RGP-K, sendo uma t{\'e}cnica h{\'{\i}}brida,
forneceu estimativas estatisticamente satisfat{\'o}rias com menor
erro de predi{\c{c}}{\~a}o em compara{\c{c}}{\~a}o com as
outras duas t{\'e}cnicas. Al{\'e}m disso, observou-se que 75% da
BAS foi explicada pela combina{\c{c}}{\~a}o de dados de
sensoriamento remoto e vari{\'a}veis ambientais, sendo os tipos
de forma{\c{c}}{\~o}es vegetais a vari{\'a}vel de maior
import{\^a}ncia para estimar BAS. Cabe ressaltar que, embora o
uso de imagens de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial melhora
significativamente a estimativa da distribui{\c{c}}{\~a}o
espacial da BAS, o processamento desta informa{\c{c}}{\~a}o
requer alta demanda computacional.",
doi = "10.1590/1809-4392201501254",
url = "http://dx.doi.org/10.1590/1809-4392201501254",
issn = "0044-5967",
language = "en",
targetfile = "benitez_evaluation.pdf",
urlaccessdate = "05 maio 2024"
}