A estimativa do volume de madeira é fundamental para o planeamento e gestão dos povoamentos, sendo tradicionalmente suportada por inventários de campo exigentes em tempo e recursos. Neste contexto, a deteção remota por satélite constitui uma alternativa complementar, permitindo aumentar a frequência e cobertura da monitorização.

O presente trabalho tem como objetivo avaliar o potencial da utilização de dados do Programa Copernicus, em conjugação com 2793 parcelas de inventário florestal operacional recolhidas entre 2018 e 2023, para a estimativa do volume total em povoamentos de eucalipto (Eucalyptus globulus) numa área do centro de Portugal. Como variáveis explicativas, foram utilizadas séries temporais de imagens Sentinel-2 e Sentinel-1 entre 2018 e 2023. Calcularam-se os índices de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e o rácio normalizado de área queimada (NBR) com imagens Sentinel-2. Nas imagens Sentinel-1 através da dupla polarização, determinaram-se os percentis 50 e os intervalos interquartis. A altimetria e os declives foram extraídos do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Posteriormente efetuou-se a reamostragem dos pixéis para uma resolução espacial de 20 metros.

A modelação foi realizada com o algoritmo florestas aleatórias (Random Forest), de aprendizagem máquina, treinados com parcelas de inventário florestal entre 2018 e 2022, com o objetivo de predizer o volume no ano 2023. Os resultados evidenciam uma boa capacidade explicativa do modelo (R² ≈ 0,87), enquanto que o erro quadrático médio foi de 31,36 m³/ha para o ano 2023, demonstrando o potencial destas abordagens na estimativa de variáveis dendrométricas à escala da paisagem. No entanto, observam-se limitações associadas à variabilidade dos dados e à ausência de variáveis estruturais da vegetação, sugerindo a utilização de variáveis da estrutura vertical.

A produção desta cartografia espacialmente explícita do volume total evidenciou padrões coerentes com a distribuição dos povoamentos. Esta abordagem apresenta-se como uma ferramenta promissora para apoio à decisão em gestão florestal, nomeadamente na monitorização contínua dos recursos florestais e otimização dos inventários.

Como perspetivas futuras destacam-se a integração de novas fontes de dados com o GEDI e IceSat-2, o aumento da diversidade das parcelas de inventário e a exploração de diferentes abordagens de modelação, visando melhorar a robustez e precisão das estimativas.