Estimativa de biomassa e carbono em floresta estacional semidecidual utilizando índices de vegetação via satélites

O maior desafio da humanidade no século XXI, sem dúvida, são as mudanças climáticas. Emissões de gases causadores do efeito estufa na atmosfera, em especial o dióxido de carbono (CO2), são sua principal causa e motor de aceleramento. Portanto, evitar que mais carbono atinja a atmosfera é a melhor op...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Moraes, Felipe Góes de [UNESP]
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2021
País:Brasil
Institución:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Repositorio:Repositório Institucional da UNESP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.unesp.br:11449/238318
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11449/238318
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:sensoriamento remoto
Landsat 8
Sentinel-2
mata atlântica
Google earth engine
remote sensing
atlantic rainforest
Descripción
Sumario:O maior desafio da humanidade no século XXI, sem dúvida, são as mudanças climáticas. Emissões de gases causadores do efeito estufa na atmosfera, em especial o dióxido de carbono (CO2), são sua principal causa e motor de aceleramento. Portanto, evitar que mais carbono atinja a atmosfera é a melhor opção no momento. As florestas nativas são estoques e sumidouros de carbono, então preservá-las é uma ferramenta poderosa de mitigação das mudanças climáticas. Biomas devastados por séculos de exploração e ocupação humana, como a Mata Atlântica, se encontram em situação crítica de conservação. O caminho mais efetivo para a manutenção da floresta em pé é oferecendo subsidio financeiro, seja por pagamentos de serviços ecossistêmicos ou pela negociação de créditos de carbono. Uma etapa obrigatória nesse processo é quantificar o estoque de carbono contido nesses fragmentos florestais, que pode ser mais rápido mediante uso do sensoriamento remoto. Essa técnica nos permite acessar essas informações com maior eficácia, até nos lugares remotos onde se localizam as florestas tropicais, sendo uma vantagem para monitoramentos periódicos dos estoques de carbono nestas florestas. Índices de vegetação podem ser correlacionados com características morfológicas e fenológicas das árvores, como a biomassa. Assim, estabelecer correlações, modelos preditivos e categorias entre estoques de carbono florestal acima do solo com índices de vegetação obtidos por meio de imagens de satélite é importante para ganhar escala e eficiência no processo de valoração das florestas nativas. Nessa pesquisa foram avaliados quatro índices de vegetação (NDVI, EVI, RVI e OSAVI) gerados por dois satélites (Landsat 8 sensor OLI e Sentinel-2 sensor MSI), e como se relacionam com a biomassa dos remanescentes de Floresta Estacional Semidecidual nas Fazendas Experimentais Edgárdia e Lageado da UNESP, no município de Botucatu-SP. As medições vieram de inventário florestal dos sete fragmentos, realizado entre setembro e novembro de 2017, com a alocação de 18 parcelas permanentes de 0,2 ha (20 m x 100 m) onde foram medidos o diâmetro e altura de todas as árvores com mais de 5 cm de DAP. Por meio do Google Earth Engine foram selecionadas seis cenas com pouca cobertura de nuvens (<10%) de ambos satélites, de setembro a outubro de 2017. Na plataforma foram calculados os valores médios dos índices de vegetação para cada parcela com um buffer de 60 m ao redor (um hectare de área). Análises estatísticas descritivas dos efeitos dos satélites na biomassa e área basal e regressões lineares indicam não-correlação entre os valores dos IVs com os medidos em campo. Alargando a abordagem, foi tentada a categorização das variáveis biomassa e área basal e sua posterior classificação com a técnica bootstrap, com resultados mostrando percentuais de acerto pouco superiores a 55% para categorias dos extremos. Concluiu-se que a utilização desses índices de vegetação para estimativas de biomassa acima do solo em áreas de Floresta Estacional Semidecidual não é eficiente, assim como modelos preditivos que incorporem esses IVs. A abordagem por categorias é promissora para sondagens prévias, mas necessita de refinamento. IVs podem ser mais indicados para monitoramento do sequestro de carbono do que do seu estoque.