Análise da biomassa florestal de Pinus uncinata por meio de ferramentas de sensoriamento remoto passivo e ativo

As florestas têm um papel fundamental no sequestro de carbono da atmosfera. Dessa forma, este trabalho tem como principal objetivo quantificar e analisar a biomassa de um fragmento florestal de Pinus uncinata pertencente ao Espaço Natural da Montanha de Alinyà, por meio de ferramentas de sensoriamento remoto. O espaço natural está localizado no município de Figòls y Alinyà, na província Lleida, situada na Catalunha – Espanha. Assim, para realizar este estudo foram selecionadas 7 imagens do sensor TM do Landsat 5 correspondentes aos 1984, 2003, 2006, 2008, 2009, 2010 e 2011 com rota 198 e ponto 31. Seguidamente foram trabalhadas as bandas espectrais de cada imagem e calculados a calibração radiométrica, a reflectância e os índices de vegetação NDVI e SAVI. Com os dados LiDAR foram gerados os Modelos Digitais de Terreno (MDT) e realizados os cálculos estatísticos pertinentes para calcular a biomassa florestal, a área basal e o teor de carbono. As informações obtidas foram projetadas em mapas. Como resultado, o NDVI mostrou-se importante por proporcionar a análise temporal do comportamento da massa florestal. No entanto, o NDVI e o SAVI tiveram seus resultados prejudicados pela influência dos efeitos topográficos. Os modelos de regressão linear para biomassa, área basal e teor de carbono tiveram uma correlação satisfatória com os dados de inventário para duas das cinco zonas consideradas. Dessa forma, foi possível estimar estas variáveis florestais para a zona de estudo. O cálculo de biomassa florestal pelos dados LiDAR resultaram em 9.138,6 t para uma área de 69,04 ha, enquanto que os cálculos de inventário resultaram em 11.638,4 tn. O Teor de carbono o cálculo com os dados LiDAR resultaram em 5.425,04 t diante de 6.520,18 t resultantes dos cálculos com os dados de inventário. Portanto se pode afirmar que a tecnologia LiDAR traz ao estudo florestal uma série de aplicações necessárias para uma efetiva gestão dos sistemas florestais. Além disso, o LiDAR apresenta vantagens diante dos outros métodos convencionais, em relação à sua precisão, temporalidade e varredura, ainda mais diante da urgência de se obter resultados confiáveis no cenário atual de mudanças climáticas e vulnerabilidade dos ecossistemas.

Grantor dc:publisher

Universidade Federal de Pernambuco

Year dc:date.issued

2015

Author dc:creator

• Santana, Sidney Henrique Campelo de

Advisor dc:contributor.advisor

• Torres, Maria Fernanda Abrantes

• Biomassa florestal
• Índices de vegetação
• LiDAR
• Pinus uncinat.
• sensoriamento remoto.
• Forest biomass
• Pinus uncinata
• Remote sensing
• Vegetation indexes

Statement dc:rights

• openAccess
• Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/

Language dc:language.iso

por

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16721

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16721