Sensoriamento remoto na estimativa do estoque de carbono em fragmentos florestais da Mata Atlântica

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Verly, Otávio Miranda
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Levantamentos florestais; Estatística não-paramétrica; Sucessão florestal; Manejo Florestal
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28651; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2021.077

O aumento da concentração atmosférica de gases poluentes preocupa a comunidade internacional, que estabeleceu metas de controle das mudanças climáticas. As florestas são um componente importante neste processo, pois capturam parte destes gases. Métodos de inventários tradicionais são onerosos e infactíveis em áreas extensas, ao passo que estimativas baseadas em sensoriamento remoto podem fornecer uma contabilização precisa dos estoques de carbono. Objetivou-se avaliar o potencial de variáveis de sensoriamento remoto de alta resolução espacial na estimação do estoque de carbono em fragmentos da Mata Atlântica. As áreas nativas da Universidade Federal de Viçosa, Campus Viçosa, foram classificadas em três estágios sucessionais, onde foram estabelecidas 10 parcelas (20x50 m). Foram obtidos a altura total (Ht) e o diâmetro a 1,3 m de altura (dap) dos indivíduos arbóreo-arbustivos com dap > 5,0 cm. O estoque de carbono foi estimado com o modelo de Schumacher e Hall ajustado para a vegetação secundária da região. Foram utilizadas imagens do satélite Sentinel-2, com resolução de 10 m, dos períodos seco e chuvoso. Foram obtidas sete variáveis espectrais: as reflectâncias das bandas Azul, Verde, Vermelho e Infravermelho Próximo, além dos Índices de Vegetação (IVs) Enhanced Vegetation Index, Normalized Difference Vegetation Index e Soil Adjusted Vegetation Index. A correlação entre as variáveis e o estoque de carbono foi verificada pela Correlação de Pearson. Foram treinadas Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Multilayer Perceptron (MLP) com diferentes combinações de variáveis. A validação das RNA foi feita com 1.000 valores simulados para cada variável de entrada. O carbono foi modelado com a RNA de melhor desempenho no tremmamento e validação. Foram inventariados 4.114 indivíduos e 4.579 fustes. O estrato intermediário apresentou maior número de indivíduos (36,83%) e de fustes (36,34%). A Ht média foi de 9,74,9,55 e 11,98 me o diâmetro quadrático (Dq) de 11,33, 10,68 e 12,91 cm, nos estratos inicial, intermediário e avançado, respectivamente. Nesta ordem, o estoque de carbono médio amostrado foi 24,99, 35,79 e 82,28 Mg ha-¹, e média geral 47,68 Mg ha!. A distribuição diamétrica apresentou o padrão J-invertido em todos os estratos sucessionais. As classes diamétricas < 25 cm contribuiram com 62,92% do estoque de carbono no estrato inicial e 52,20% no intermediário. No estrato avançado indivíduos > 25 cm representaram 79,73% do estoque. As variáveis do período chuvoso apresentaram melhores correlações com o carbono estocado. A RNA treinada com as reflectâncias do período chuvoso apresentou bom desempenho, e fo1 selecionada para validação e estimação do carbono da área. O desempenho das RNA no treinamento não foi melhorado com a adição dos IVs. Os dados espectrais simulados foram consistentes e adequados para validação da RNA selecionada. O estoque total de carbono obtido pela modelagem da RNA foi de 41.962,15 Mg. Os valores variaram de 6,68 a 108,29 Mg ha-¹, e média de 48,70 Mg ha-¹. A metodologia utilizada éeficiente, e pode direcionar a contabilização acurada do carbono e o estabelecimento de práticas e políticas voltadas à mitigação das mudanças climáticas. Palavras-chave: Estrutura florestal. Inventário florestal. Modelagem não-paramétrica. Sentinel- 2. Sucessão florestal.