Relação entre índice de área foliar e frações de componentes puros do modelo linear de mistura espectral, usando imagens ETM+/Landsat Relationship between leaf area index and endmember fractions from linear spectral mixture modelling, using ETM+/Landsat images

O índice de área foliar (IAF) é uma das mais importantes variáveis biofísicas da vegetação, estando relacionado diretamente com a evapotranspiração, com a produtividade da vegetação e com a interceptação da chuva pelo dossel. O objetivo deste trabalho foi analisar a relação do IAF de diversos tipos de cobertura do solo com Frações de Componentes Puros (FCPs) do Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME). A área de estudo foi a microbacia hidrográfica do Ribeirão dos Marins, localizada no município de Piracicaba - SP. O IAF foi medido, no campo, com o equipamento LAI-2000, em 32 áreas com diferentes coberturas vegetais. A imagem utilizada foi do sensor ETM+ a bordo do satélite Landsat-7. No MLME, foram considerados três componentes puros (vegetação, solo e sombra), selecionados com o auxílio dos componentes principais. Como resultado, tem-se que o IAF variou de 0,47 a 4,48, quando consideradas todas as áreas. As relações do IAF com a fração do componente puro vegetação F VEG e com a fração do componente puro solo (F SOL) foram significativas, embora fracas. Ao considerar apenas dados de IAF de cana-de-açúcar, houve aumento da variação explicada tanto para F VEG como para F SOL, sugerindo que a estratificação da vegetação pelo tipo pode melhorar a estimativa do IAF.<br>The Leaf Area Index (LAI) is one of the most important biophysical variable of the vegetation for modeling, and it is directly related to evapotranspiration, vegetation yield and rain interception. The aim of this paper was to analyze the relationship between LAI and endmember fractions estimated by Linear Spectral Mixture Modelling (LSMM). The study area was a watershed, in Piracicaba, State of São Paulo, Brazil. LAI was measured with LAI-2000 equipment in 32 samples in the field with different vegetation cover. The LSMM was applied to a Landsat/ETM+ image, corrected for the atmospheric effects by 6S Model. Three endmembers were considered in the LSMM: vegetation, soil, and shade. The relationship between all LAIs and vegetation and soil fractions (FVG and FSO) were significant, although weak. The relationship between sugar-cane LAI with FVG and with FSO showed better fits. These results indicated that the vegetation type had influenced on the LSMM and that the stratification by vegetation physiognomy is suggested to improve the LAI estimation. Relationship between LAI and shadow fraction was not statistically significant.