Monitoramento da qualidade de remanescentes florestais por meio de novas abordagens de sensoriamento remoto

Resumo

A cobertura florestal tropical é agora composta por um mosaico heterogêneo de florestas com diferentes origens (ou seja, regeneração natural, plantios de restauração, monoculturas comerciais), idades, composição e estrutura variadas, com impactos de mercado em sua biodiversidade e serviços ecossistêmicos. As transformações na cobertura florestal ocorreram de forma intensa no espaço e no tempo, desafiando o monitoramento. O monitoramento de áreas restauradas com diferentes usos prévios da terra e com diferentes estratégias de restauração é de grande importância para se quantificar estoque de carbono e avaliar serviços ecossistêmicos, como biodiversidade, e proteção do solo e da água. Novas abordagens de sensoriamento remoto revolucionaram a maneira como monitoramos a diversidade, a estrutura e o funcionamento das florestas, e podem desempenhar um papel fundamental no rastreamento do avanço dos programas de restauração. O rápido avanço da tecnologia focado no melhoramento de sensores e seus produtos em diferentes escalas de resolução temporal, espacial e espectral, prometem revolucionar as metodologias empregadas no monitoramento da cobertura florestal. Neste projeto, exploraremos novas tecnologias de sensoriamento remoto, especialmente lidar, e abordagens de modelagem para avaliar a qualidade da floresta. Serão feitas várias abordagens analíticas e de modelagem para avaliar os atributos de qualidade da floresta, incluindo biomassa acima do solo, diversidade de árvores e vários outras variáveis relacionadas à biodiversidade e aos serviços ecossistêmicos. Essas análises serão realizadas para comparar as estratégias de restauração, avaliar os fatores de recuperação da biodiversidade e da biomassa e produzir mapas em grande escala para orientar as políticas e intervenções de mercado. O pesquisador de pós-doutorado conduzirá as seguintes atividades: (1) organizar um banco de dados geoespacial de dados de sensoriamento remoto (principalmente lidar); (2) analisar dados de sensoriamento remoto juntamente com dados de campo; (3) harmonizar a estrutura dos bancos de dados espaciais apresentados acima (por exemplo, escala de tempo e espaço, escopo) e resulta na multifuncionalidade de diferentes usos do solo e tipos de floresta para permitir o desenvolvimento de um sistema de análise que permita combinar essas bases para obter produtos de impacto para tomada de decisão; (4) aprimoramento e integração das bases de dados geoespaciais para produção de mapas temáticos.