Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Moraes, Felipe Góes de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/238318
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Resumo: |
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. |