Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Chagas, Mariana Campista
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| Orientador(a): |
Delgado, Rafael Coll
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| Banca de defesa: |
Delgado, Rafael Coll,
Antunes, Mauro Antonio Homem,
Chagas, Cesar da Silva |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
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| Departamento: |
Instituto de Florestas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/11385
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Resumo: |
O sequestro de carbono por biomas terrestres desempenha um papel significativo no ciclo global do carbono para mitigar o aumento de CO2 atmosférico e as consequências das mudanças climáticas. A Produção Primária Bruta (PPB) é um importante parâmetro biofísico de qualquer ecossistema e desempenha um papel fundamental na dinâmica espaço-temporal de CO2. A incerteza na captação bruta de carbono e seu entendimento em escalas locais, regionais e globais podem ser superados através do monitoramento dos processos de superfície da terra em altas resoluções espaciais e temporais. As metodologias de superfície para o cálculo da PPB fornecem estimativas precisas, porém seu custo de implantação e operacionalidade é alto, e sua representatividade limitada, salvo em áreas extensas e homogêneas. Neste sentido, métodos que empregam o sensoriamento remoto se apresentam como vantagem para expandir a cobertura espacial da estimativa da PPB, fornecer observações sintéticas e consistentes da vegetação em áreas heterogêneas e com baixo custo. Diversos sensores orbitais têm sido empregados na determinação da PPB e para extrapolar as medições locais. Destacam-se os sensores dos satélites Landsat que fornecem registros temporais mais longos de observação da superfície da terra e o lançamento do satélite Landsat 8 OLI/TIRS em 2013 continua esse legado. O objetivo deste estudo é apresentar um algorítimo para estimar a PPB por técnicas de sensoriamento remoto, a partir de imagens do sensor, em diferentes usos do solo. A metodologia baseia-se no modelo de estimativa da radiação fotossinteticamente ativa absorvida – RFFA pela vegetação, combinado ao modelo de eficiência do uso da luz. Para isso, foram realizadas as correções atmosféricas e radiométricas das imagens previamente e como entrada básica para o modelo, foi calculado o saldo de radiação e demais componentes do balanço de energia através do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). Posteriormente, foram comparadas a estimativa da PPB através do sensor OLI/TIRS, com o produto MOD17A2. A comparação foi baseada no Erro Médio (EM), Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ). As análises estatísticas foram realizadas no software R, versão 3.4.2. A PPB estimada pelo sensor possibilitou analisar as distinções espaciais entre os usos do solo na região. A imagem representativa da estação seca, apresentou os maiores valores de PPB indicando que o algorítimo extrapola a PPB quando oferta de radiação, valores de NDVI e umidade da superfície são altos. Porém a imagem representativa do período chuvoso, apresentou maior correlação Spearman com o produto MOD17A2, ainda com subestimativa para todos os usos do solo. As diferenças entre a resolução temporal e espacial de cada sensor também influenciam na comparação, pois apresentam dados de superfície específicos da data de imageamento. O algorítimo proposto, devido a sua aplicabilidade ao sensor OLI/TIRS, pode ser útil para a análise mais precisa da PPB em áreas de estudo locais. No entanto, é necessário averiguar melhor as estimativas temporais para os sensores OLI/TIRS com dados de superfície, que integrados poderão determinar valores mais precisos de PPB, principalmente nas áreas mais remotas. |
