Novembro 2019 vol. 6 num. 2 - II Simpósio Nacional de Gestão e Engenharia Urbana

Resumo - Open Access.

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Métodos de estimativa de porcentagem de cobertura arbórea urbana: um estudo comparativo no Parque Ibirapuera

Percent of tree cover estimation methods: a comparative study at Ibirapuera Park

Olivatto, Tatiane Ferreira ; Stanganini, Fábio Noel ; Melanda, Edson Augusto ;

Resumo:

A crescente demanda por planejamento e gestão do ambiente urbano induz à necessidade de indicadores para embasar a tomada de decisões, dentre eles a porcentagem de cobertura arbórea (PTC). Métodos de amostragem aleatória de pontos, como a ferramenta i-Tree Canopy, estimam PTC a partir de imagens do Google Earth. Métodos de sensoriamento remoto, como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) produzem mapas de cobertura arbórea a partir de imagens multiespectrais. Visando comparar estes métodos, ambos foram aplicados no Parque Ibirapuera. Para aplicação do método de amostragem aleatória três condições foram estabelecidas para categorização da amostragem: 500 pontos; desvio padrão inferior à 2% e 1000 pontos. Para o método de sensoriamento remoto estabeleceram-se três intervalos de NDVI para classificação na categoria “Arbórea”, partindo de 0.22, 0.28 e 0.34 a 1.0. As PTCs obtidas a partir da amostragem aleatória variaram de 60.0% a 60.4%. No método de sensoriamento remoto, apenas os resultados obtidos considerando NDVI de 0.22 a 1 para “Arbóreo” resultou em PTC de 60.0%. Desta forma, ambos os métodos se mostraram eficazes na determinação de PTC, sendo necessária a avaliação de aspectos como formato de apresentação desejada e disponibilidade de tempo, recursos e profissionais capacitados.

Resumo:

The increasing demand for urban environment planning and management induces the need for indicators to support decision making, among them the Percent of Tree Cover (PTC). Random point sampling methods, such as the i-Tree Canopy tool, estimate PTC from Google Earth images. Remote sensing methods, such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), produce tree cover maps from multispectral images. In order to compare these methods, both were applied at Ibirapuera Park. For random sampling method application, three conditions were established for sampling categorization: 500 points; standard deviation up to 2% and 1000 points. For remote sensing method three NDVI intervals were established for classification in the "Tree" category, starting from 0.22, 0.28 and 0.34 to 1.0. The PTCs obtained from the random sampling ranged from 60.0% to 60.4%. In the remote sensing method, only the results obtained considering NDVI from 0.22 to 1 for "Tree" resulted in PTC of 60.0%. Thus, both methods were effective for PTC determining, being necessary the evaluation of aspects as desired presentation format and availability of time, resources and capable professionals.

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Palavras-chave: Amostragem Aleatória, i-tree Canopy, Sensoriamento Remoto, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, Porcentagem de Cobertura Vegetal,

Palavras-chave: Random Sampling, i-tree Canopy, Remote Sensing, Normalized Difference Vegetation Index, Percent of Tree Cover,

DOI: 10.5151/singeurb2019-68

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Como citar:

Olivatto, Tatiane Ferreira; Stanganini, Fábio Noel; Melanda, Edson Augusto; "Métodos de estimativa de porcentagem de cobertura arbórea urbana: um estudo comparativo no Parque Ibirapuera", p. 489-497 . In: Anais do II Simpósio Nacional de Gestão e Engenharia Urbana. São Paulo: Blucher, 2019.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/singeurb2019-68

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