Monitoramento de programas de restauração de paisagens florestais por meio de sensoriamento remoto LiDAR.

• Processo: 16/05219-9
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2016
• Vigência (Término): 02 de janeiro de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
• Pesquisador responsável: Pedro Henrique Santin Brancalion
• Beneficiário: Danilo Roberti Alves de Almeida
• Instituição-sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/50718-5 - Restauração ecológica de florestas ciliares, de florestas nativas de produção econômica e de fragmentos florestais degradados (em APP e RL), com base na ecologia de restauração de ecossistemas de referência, visando testar cientificamente os preceitos do Novo Código Florestal Brasileiro, AP.BTA.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/03867-6 - Rumo a uma avaliação estrutural biológica universal das florestas com sensoriamento remoto LiDAR para monitoramento da vegetação em um mundo em mudança, BE.EP.DR
• Assunto(s): LIDAR Sensoriamento remoto

Resumo

Vivemos em uma era de mudança ambiental sem precedentes, com extensas paisagens degradas e grandes oportunidades para transformar estas terras improdutivas em paisagens funcionais e ecossistemas restaurados que oferecem múltiplos benefícios para a sociedade e as gerações futuras a partir de processos, como o Forest Landscape e Restoration (FLR), que buscam o restabelecimento de florestas junto com a produção de alimentos, fixação de carbono, proteção do solo e água e conservação da biodiversidade, proporcionando uma boa qualidade de vida às pessoas que vivem nessas paisagens. Para atender esses processos ambiciosos é necessário adotar um rico conceito de "Floresta", realizando um levantamento prévio estrutural da paisagem, distinguindo os tipos florestais (natural ou plantada, espécies nativas ou exóticas, continua ou fragmentada entre outros) para o monitoramento e sucesso da atividade. Porém, realizar a mensuração de atributos estruturais em campo, capazes de distinguir estas tipologias, é inviável e alguns sensores remotos passivos possuem baixa precisão na classificação de florestas tropicais com altos índices de área foliar. Sensores remotos ativos, LiDAR, produzem imagens tridimensionais da paisagem possibilitando a estimativa direta ou indireta, com alta precisão, de importantes atributos físico estruturais da vegetação. O objetivo deste trabalho é avaliar quais são as oportunidades que o LiDAR tem para monitorar programas de restauração de paisagens em florestas tropicais com a distinção de tipologias florestais, estimativas de biomassa e biodiversidade.

Publicações científicas

(16)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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BRANCALION, PEDRO H. S.; DE ALMEIDA, DANILO R. A.; VIDAL, EDSON; MOLIN, PAULO G.; SONTAG, VANESSA E.; SOUZA, SAULO E. X. F.; SCHULZE, MARK D.. Fake legal logging in the Brazilian Amazon. SCIENCE ADVANCES, v. 4, n. 8, AUG 2018. (16/05219-9, 13/50718-5)

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ALMEIDA, DANILO R. A.; STARK, SCOTT C.; SCHIETTI, JULIANA; CAMARGO, JOSE L. C.; AMAZONAS, NINO T.; GORGENS, ERIC B.; ROSA, DIOGO M.; SMITH, MARIELLE N.; VALBUENA, RUBEN; SALESKA, SCOTT; et al. Persistent effects of fragmentation on tropical rainforest canopy structure after 20 yr of isolation. Ecological Applications, v. 29, n. 6, JULY 2019. (16/05219-9, 18/21338-3)

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KRAINOVIC, PEDRO MEDRADO; BASTOS, RODRIGO PINHEIRO; DE ALMEIDA, DANILO ROBERTI; NEVES JUNIOR, AFRANIO FERREIRA; BARBOSA SAMPAIO, PAULO DE TARSO; GOMES DE SOUZA, LUIZ AUGUSTO; DE SOUZA FALCAO, NEWTON PAULO. Effect of rosewood plantation chronosequence on soil attributes in Central Amazonia. Geoderma, v. 357, JAN 1 2020. (16/05219-9)

ALMEIDA, D. R. A.; BROADBENT, E. N.; ZAMBRANO, A. M. A.; WILKINSON, B. E.; FERREIRA, M. E.; CHAZDON, R.; MELI, P.; GORGENS, E. B.; SILVA, C. A.; STARK, S. C.; et al. Monitoring the structure of forest restoration plantations with a drone-lidar system. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 79, p. 192-198, JUL 2019. (16/05219-9, 18/21338-3)

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ALVES DE ALMEIDA, DANILO ROBERTI; STARK, SCOTT C.; SHAO, GANG; SCHIETTI, JULIANA; NELSON, BRUCE WALKER; SILVA, CARLOS ALBERTO; GORGENS, ERIC BASTOS; VALBUENA, RUBEN; PAPA, DANIEL DE ALMEIDA; SANTIN BRANCALION, PEDRO HENRIQUE. Optimizing the Remote Detection of Tropical Rainforest Structure with Airborne Lidar: Leaf Area Profile Sensitivity to Pulse Density and Spatial Sampling. REMOTE SENSING, v. 11, n. 1, JAN 1 2019. (17/03867-6, 16/05219-9)

ALMEIDA, D. R. A.; STARK, S. C.; CHAZDON, R.; NELSON, B. W.; CESAR, R. G.; MELI, P.; GORGENS, E. B.; DUARTE, M. M.; VALBUENA, R.; MORENO, V. S.; et al. The effectiveness of lidar remote sensing for monitoring forest cover attributes and landscape restoration. FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT, v. 438, p. 34-43, APR 15 2019. (16/05219-9, 14/14503-7, 16/00052-9)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

ALMEIDA, Danilo Roberti Alves de. Avaliação da degradação e restauração de florestas tropicais através de sensoriamento remoto lidar. 2018. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC) Piracicaba.