Resumo O monitoramento dos recursos naturais do nosso planeta é essencial para a obtenção de informações que possam subsidiar estratégias de conservação e utilização sustentável desses recursos. Tais estratégias se tornam ainda mais importantes em biomas ameaçados, como é o caso do Cerrado brasileiro, uma das savanas mais ricas e ameaçadas do mundo. Comumente o monitoramento das florestas é realizado por meio de inventários florestais, atividade onerosa, cara e extremamente difícil de ser realizada periodicamente em florestas extensas, como o Cerrado. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivo atualizar o mapeamento do estoque de volume e carbono em fragmentos de Cerrado, diminuindo a quantidade de levantamentos de campo por meio da aplicação de geotecnologias. Utilizaram-se dados de levantamento de campo de 61 fragmentos de Cerrado, sendo que em 25 deles foram realizadas 2 medições em um intervalo de 5 anos. Através dos dados de campo e valores de reflectância de imagens Landsat, modelos lineares múltiplos foram ajustados e validados. Posteriormente, esses modelos foram aplicados aos fragmentos que foram mensurados apenas uma vez. Dessa forma, foram obtidos os valores de volume e carbono para todos os 61 fragmentos, no ano da segunda medição, gerando mapas de produtividade atualizados.
Abstract Monitoring natural resources of our planet is essential to gather information to support strategies for conservation and a sustainable use of these natural resources. This monitoring is even more important in endangered biomes, as is the case of brazilian savannas, one of the most threatened and richest, in terms of biodiversity, savannas in the world. Usually, forest monitoring is accomplish by measuring the trees on the field, the so-called forest inventories, which are expensive, costly and extremely difficult to be performed periodically in extensive forests, as is the case of the Brazilian savannas. Therefore, this study aimed to update the information about volume and carbon stocks in savanna fragments in order to reduce tree measurements in the field. We used data from 61 savanna remnants, where 25 of them had 2 measurements with 5 years interval (monitoring). Multiple linear models, based on field data and reflectance values of Landsat images, were fitted and validated. Subsequently, the best models were applied to remnants that had only one measured, and then volume and carbon estimates were obtained for all 61 remnants in the second year of measurement. Additionally, maps updating the productivity of these remnants were generated.
