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 sensoriamen...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16721 |
| Acesso em linha: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16721 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Biomassa florestal Índices de vegetação LiDAR Pinus uncinat. sensoriamento remoto. Forest biomass Pinus uncinata Remote sensing Vegetation indexes |
| Resumo: | 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. |
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