Remote sensing and vegetation indices applied to the monitoring of long-term and large-scale biodiversity quality

• Processo: 14/50584-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2015
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2017
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Ecologia
• Acordo de Cooperação: Vanderbilt University
• Pesquisador responsável: Milton Cezar Ribeiro
• Beneficiário: Milton Cezar Ribeiro
• Pesquisador Responsável no exterior: Ralf Bernnatz
• Instituição Parceira no exterior: Vanderbilt University (VU), Estados Unidos
• Instituição Sede: Instituto de Biociências (IB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Assunto(s): Florestas tropicais Biodiversidade Cobertura do solo Vegetação Sensoriamento remoto Imagens de satélites
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ecologia

Resumo

Florestas tropicais são ecossistemas importantes para a compreensão de biodiversidade em nível global. Todavia, avaliações mais acuradas são dificultadas pela escassez de dados disponíveis nas escalas espaço-temporal mais refinadas, fato que limita a nossa habilidade em fazer previsões que auxiliem em decisões de manejo. Sensoriamento remoto, ou mais especificamente, imagens de satélite, tem o potencial de aumentar drasticamente a resolução espaço-temporal dos dados a serem coletados. Mapas de classificação de uso e cobertura do solo geradas por imagens de satélite em escalas espaciais variadas são úteis em diversas áreas de pesquisa ecológica, planejamento de uso do solo, e esforços de manejo. Apesar desta tecnologia já ter proporcionado um vasto número de dados coletados, a geração de mapas de classificação acurados ou mapas de saúde da vegetação de áreas florestais ainda permanece como um desafio científico a ser superado, ainda que muito desejado. O uso de medidas espectrais de campo fornece ferramentas para gerar classificações supervisionadas e validação in situ de classes de vegetação quando aplicadas as mesmas imagens de satélite e podem produzir classificações bem mais quantitativas. No presente estudo, combinaremos a experiência do Prof. Milton Ribeiro em ecologia de paisagem, do Prof. Ralf Bernnatz em sensoriamento remoto e classificação espectral, do Prof. Mauro Galetti em biodiversidade de florestas tropicais e interações tróficas, da Profa. Maria Luísa Jorge em ecologia de campo e padrões de movimento e da Profa. Marina Corrêa Côrtes em genética espacial de plantas para gerar mapas de classificação de vegetação mais acurados e mapas da "saúde" da vegetação em cenários distintos de paisagem de ecossistemas tropicais e correlacionar com diversos índices de biodiversidade. (AU)