A caracterização morfométrica de bacias hidrográficas fornece informações importantes para o planejamento da conservação da água e demonstra a susceptibilidade à erosão e a capacidade de uso do solo. O objetivo do estudo foi caracterizar as propriedades morfométricas da bacia do Rio Itajaí (SC), utilizando-se de dados SRTM e ambiente SIG, por meio da obtenção de parâmetros geométricos, de relevo e de rede de drenagem. Os dados evidenciaram que a bacia hidrográfica é de 5.ª ordem e apresenta forma alongada com relevo ondulado. O estudo apontou baixa capacidade e densidade de drenagem, apresentando um padrão dendrítico, com poucas ramificações. A bacia compreende canais transicionais, regulares e irregulares, o que indica media taxa de transporte de sedimentos. A análise dos dados mostrou os atributos da bacia diante da dinâmica ambiental, permitindo inferir que a bacia do Rio Itajaí é pouco sujeita a enchentes. Entretanto existe a necessidade de estudos complementares das suas microbacias para verificar efetivamente o seu potencial quanto à ocorrência de enchentes, inundações ou alagamentos.

O objetivo desse estudo foi avaliar as propriedades morfométricas da bacia do Rio Ivaí, utilizando técnicas de geoprocessamento de forma a fornecer dados para planejamento e gestão de bacias hidrográficas do Estado do Paraná. O processamento dos dados foi realizado em ambiente SIG utilizando o aplicativo computacional ArcGIS 10.4/ArcMap®. Os parâmetros morfométricos avaliados foram: coeficiente de compacidade, fator de forma, índice de circularidade, índice de rugosidade, índice de alongamento, razão de elongação, índice de sinuosidade, razão de relevo, densidade de drenagem, densidade hidrográfica e coeficiente de manutenção. Os resultados para fator de forma e índice de circularidade foram muito baixos, o que indica o formato mais alongado da bacia. Enquanto o coeficiente de compacidade apresentou um valor alto, o que caracteriza uma baixa propensão à ocorrência de enchentes em condições normais de precipitação. A bacia é classificada como de 5ª ordem, ou seja, bem ramificada. Além disso, o relevo é caracterizado principalmente pela classe suavemente ondulado (47,15%), seguido da classe ondulado (29,99%). Conclui-se que a análise dos dados morfométricos permitiu compreender o regime hidrológico e inferir sobre o manejo e conservação da bacia do rio Ivaí.

The initial growth of three Brazilian native timber species in the city of Dois Vizinhos-PR, Brazil, was described - Araucaria angustifolia, Balfourodendron riedelianum, and Parapiptadenia rigida, using four non-linear mathematical models (Gompertz, Logistic, Logistic 4P, and Chapman-Richards). In the first 4 years after planting, information about collar diameter (mm), total height (m), crown height (m), and crown diameter (m) was obtained twice a year for 12 individuals per species. Crown area (m²) and crown volume (m³) were estimated. The growth in these four variables (collar diameter, total height, crown area, and crown volume) was projected using the models, and their fitting was assessed based on the values of the Akaike Information Criterion, the Bayesian Information Criterion, the standard error of estimate, and the coefficient of determination. The models generated excellent statistics for all parameters in all variables, with better statistics for collar diameter (coefficient of determination higher than 0.65 and standard error lower than 30%) and total height (coefficients of determination higher than 0.72 and standard error lower than 37%). Considering the three species, Parapiptadenia rigida showed the fastest growth in all variables (median of 70.97 mm for collar diameter, median of 4.475 m for total height, median of 10.35 m² for crown area, and median of 15.30 m³ for crown volume at 48 months). Longer monitoring periods in this and other experiments are recommended to characterize the growth of these three Brazilian native timber species to adequately describe their performance in timber and forest restoration projects.

O objetivo desse trabalho foi estimar o volume de madeira de um plantio de Pinus taeda L. por meio da correlação entre dados espectrais e características dendrométricas do povoamento. Para o inventário florestal, foi utilizado processo de amostragem aleatória simples com método de área fixa utilizando-se parcelas circulares de 400 m 2. A partir de imagens obtidas pelos sensores Landsat-8 e Sentinel-2, os índices de vegetação médios por parcela foram obtidos e correlacionados com o volume por parcela obtido pelo inventário florestal. Para os dados do Landsat-8, o índice com a melhor correlação foi o GNDVI com 0,5195 e para o Sentinel-2, o SAVI, com 0,4968. O ajuste das equações de regressão com esses índices apresentou R 2 ajustado de 0,5145 e S yx (%) de 14,74% para o Landsat-8, e 0,4673 e 15,20% para o Sentinel-2. Segundo a análise de variância, não houve diferença significativa entre o volume estimado pelo inventário florestal e por dados de Sensoriamento Remoto. Contudo, recomenda-se testar a metodologia aqui apresentada com imagens de alta resolução espacial e com outras espécies florestais. Palavras chave: inventário florestal; índices de vegetação; reflectância.

This research aimed to estimate the biomass of the trunk area of a Pinus taeda L. stand from vegetation indices from Landsat-8/OLI and Sentinel-2/MSI optical remote sensors. In order to obtain the biomass, a forest inventory was carried out with the installation of 33 circular plots of 400 m², in which all the individuals had the diameter at breast height (cm) and the total height (m) measured. Then, 30 trees were scaled by the Smalian method. The individual tree volume was estimated by the Meyer regression volumetric equation. The biomass was obtained through the product of the individual tree volume by the wood basic density. Subsequently, aerial biomass was obtained per plot. The processed orbital images were gathered from the Landsat-8/OLI and Sentinel-2/MSI sensors. We derived 19 vegetation indices for both images, which were correlated with the biomass per plot. The indexes with the best correlation with the biomass were considered as regression variables to develop models by the Stepwise technique (Backward and Forward). The correlation was significant among the variables and the best model was derived from the Landsat-8 data, which estimated the biomass per plot with an error of 8.75% and an adjusted coefficient of determination of 0.8173. Nevertheless, the statistical analysis revealed that there was no significant difference between the biomass estimated by the inventory and by the remotely located data.