| Summary: | O papel da floresta amazônica no estoque de carbono terrestre é um tópico de alta relevância em meio às discussões sobre mudanças climáticas. Métodos confiáveis e práticos para a quantificação da biomassa aérea (AGB) nessa região são aprimorados através da tecnologia dos sensores de radar. Neste trabalho, atributos polarimétricos em banda L (ALOS/PALSAR) e coerência interferométrica (na polarização HH) em banda X (TerraSAR/TanDEM-X) foram analisados com suporte de dados de inventário florestal e por regressão linear múltipla, permitindo modelar o estoque de biomassa. O estudo foi conduzido na área da Flona do Tapajós - PA, onde foram consideradas as classes: floresta primária (FP), floresta com exploração madeireira (FPEM), e de sucessão secundária, nos estágios: avançado (SSA), intermediário (SSInt) e inicial (SSI). Procedimentos de análise florística e estrutural foram aplicados para melhor descrição das classes temáticas. Os atributos PolSAR e a coerência InSAR foram analisados e mostraram sensibilidade às diferenças estruturais entre floresta primária (FP e FPEM) e sucessão secundária (SSA, SSInt e SSI). A modelagem envolveu dois tipos de modelos: (1) PolSAR, ajustado para o conjunto ${"}$geral${"}$ de dados envolvendo todas as tipologias, e para o conjunto ${"}$específico${"}$ de dados de floresta primária (FP) e sucessão secundária (SS); (2) PolSAR+InSAR ${"}$geral${"}$ envolvendo todas as tipologias; e ${"}$específico${"}$ ajustado para o conjunto de dados de SS. Como resultante da metodologia empregada pode-se verificar que: a) os atributos PolSAR que apresentaram correlações mais fortes com a AGB em floresta primária foram Ps $\sigma$$^{°}$HH, enquanto em sucessão secundária foram $\Upsilon$$_{i}$, $\sigma$$^{°}$$_{HV}$, Pv, H e $\alpha$; b) o modelo PolSAR específico para FP mostrou superioridade de desempenho ($R^{²}$aj = 0,74; RMSE = 65,69 $t.ha^{-1}$), comparado àqueles modelos PolSAR geral (FP+SS) e PoLSAR específico SS; c) o modelo geral (FP+SS) derivado da informação PolSAR comparado ao modelo geral PolSAR+InSAR teve desempenho similar, com ligeira superioridade ($R^{²}$aj = 0,59; RMSE = 69,19 $t.ha^{-1}$); d) o modelo específico PolSAR+InSAR, que contém a coerência interferométrica, em sucessão secundária, comparado ao modelo PolSAR teve desempenho estatisticamente similar, com pequena superioridade ($R^{²}$aj = 0,86; RMSE = 17,02 $t.ha^{-1}$). Frente aos resultados obtidos considera-se que a modelagem específica de biomassa em floresta tropical produz melhores estimativas, e que a utilização da coerência InSAR é uma estratégia de elevado potencial na modelagem de biomassa em sucessão secundária. === The role of the Amazon rainforest in the stock of terrestrial carbon is a topic of high relevance in the discussions on climate change. Reliable and practical methods for the quantification of aboveground biomass (AGB) in this region are enhanced by the radar sensor technology. In this work, polarimetric L-band attributes (ALOS/PALSAR) and the interferometric coherence (HH polarization) in X-band (TerraSAR/TanDEM-X) were analyzed with support of forest inventory data and multiple linear regressions, allowing modeling the biomass stock. The study was conducted in the area of Flona do Tapajós - PA, where the classes considered were: primary forest (PF), with forest logging (FPEM); and secondary succession stages: advanced (SSA), intermediate (SSInt) and initial (SSI). Floristic and structural analysis procedures were applied to better description of thematic classes. The PolSAR attributes and InSAR coherence were analyzed and showed sensitivity to structural differences between primary forest (PF and FPEM) and secondary succession (SSA, SSInt and SSI). The modeling involved two types of models : (1) PolSAR , adjusted for all "general" data involving all types , and the ${"}$specific${"}$ data set of primary forest (PF) and secondary succession (SS); (2) PolSAR+ InSAR ${"}$general${"}$ involving all data types and ${"}$specific${"}$ set to the data set SS. The mainly results obtained were: a) the attributes PolSAR that showed stronger correlations with AGB in primary forest were Ps and $\sigma$$^{°}$$_{HH}$ , while in secondary succession were $\Upsilon$i, $\sigma$$^{°}$$_{HV}$, H and $\alpha$; b ) the specific PolSAR model for FP showed superior performance ($R^{²}$adj = 0.74, RMSE = 65.69 $t.ha^{-1}$), compared to those PolSAR general models (FP+SS) and specific PolSAR SS; c) compared to the general model PolSAR+InSAR, general model which the information derived from PolSAR, had similar performance, with slight superiority ($R^{²}$adj = 0.59, RMSE = 69.19 $t.ha^{-1}$); d) the specific model PolSAR+InSAR, containing the interferometric coherence in secondary succession, compared to PolSAR model had statistically similar performance with small superiority ($R^{²}$adj = 0.86, RMSE = 17.02 $t.ha^{-1}$). Given the results, it is considered that the specific modeling of biomass in tropical forest produces best estimates, and that the use of InSAR coherence is a strategy of great potential in the biomass modeling in secondary succession.
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