Estimativa da química foliar com espetroscopia de imagem e dados LiDAR
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Foram utilizados dados de espetroscopia de imagem (IS) e de deteção de luz e alcance (LiDAR) para modelar a relação N:P foliar, os macronutrientes (N, P, K, Ca, Mg) e a clorofila na copa de uma floresta boreal no norte do Ontário, Canadá.A medição dos macronutrientes foliares e da clorofila foliar fornece informações críticas sobre o estado fisiológico e nutricional das plantas, o stress, bem como sobre os processos do ecossistema, tais como a troca de carbono (C) (fotossíntese e produção primária líquida), a decomposição e o ciclo de nutrientes. Os resultados mostram que os...
Foram utilizados dados de espetroscopia de imagem (IS) e de deteção de luz e alcance (LiDAR) para modelar a relação N:P foliar, os macronutrientes (N, P, K, Ca, Mg) e a clorofila na copa de uma floresta boreal no norte do Ontário, Canadá.A medição dos macronutrientes foliares e da clorofila foliar fornece informações críticas sobre o estado fisiológico e nutricional das plantas, o stress, bem como sobre os processos do ecossistema, tais como a troca de carbono (C) (fotossíntese e produção primária líquida), a decomposição e o ciclo de nutrientes. Os resultados mostram que os dados IS aéreos e espaciais explicaram aproximadamente 70% da variação do rácio N:P da copa das árvores com erros de previsão inferiores a 8% em dois anos consecutivos. Os modelos LiDAR explicaram mais de 50% da variação do rácio N:P da copa das árvores com erros de previsão semelhantes. Foram desenvolvidos modelos preditivos utilizando dados espaciais Hyperion IS com valores R2 ajustados de 0,73, 0,72, 0,62, 0,25 e 0,67 para N, P, K, Ca e Mg, respetivamente, e o modelo LiDAR explicou 80% da variação na concentração de Ca na copa das árvores. Dois índices derivados IS (D705/D722 e Dmax(680-750))/D703) surgiram como bons preditores da concentração de clorofila no tempo e no espaço.
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