| Processo: |
16/05219-9
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| Linha de fomento: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Vigência (Início): |
01 de setembro de 2016
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| Vigência (Término): |
02 de janeiro de 2019
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| Área do conhecimento: | Ciências Biológicas
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Ecologia
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Ecologia de Ecossistemas |
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| Pesquisador responsável: | Pedro Henrique Santin Brancalion |
| Beneficiário: | Danilo Roberti Alves de Almeida |
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| Instituição-sede: |
Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
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| 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
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| 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
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| 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.
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| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (2 total):
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SciDev.Net (Reino Unido): Drones deployed to monitor Brazil forest growth (14/Jun/2019)
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SciDev.Net (América Latina e o Caribe): Drones pueden ayudar a proyectos de restauración forestal (14/Jun/2019)
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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)
SILVA, CARLOS A.;
VALBUENA, RUBEN;
PINAGE, EKENA R.;
MOHAN, MIDHUN;
DE ALMEIDA, DANILO R. A.;
NORTH, EBEN;
JAAFAR, WAN SHAFRINA WAN MOHD;
PAPA, DANIEL DE A. MEIDA;
CARDIL, ADRIAN;
KLAUBERG, CARINE.
ForestGapR: An r Package for forest gap analysis from canopy height models.
METHODS IN ECOLOGY AND EVOLUTION,
v. 10,
n. 8,
p. 1347-1356,
AUG 2019.
Citações Web of Science: 0.
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.;
VALBUENA, R.;
PAPA, D. A.;
BRANCALION, P. H. S.
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.
Citações Web of Science: 5.
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;
ANDRADE, ANA;
MESQUITA, RITA;
LAURANCE, SUSAN G.;
LAURANCE, WILLIAM F.;
LOVEJOY, THOMAS E.;
BROADBENT, EBEN N.;
SHIMABUKURO, YOSIO E.;
PARKER, GEOFFREY G.;
LEFSKY, MICHAEL;
SILVA, CARLOS A.;
BRANCALION, PEDRO H. S.
Persistent effects of fragmentation on tropical rainforest canopy structure after 20 yr of isolation.
Ecological Applications,
v. 29,
n. 6
JULY 2019.
Citações Web of Science: 1.
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.;
MENDES, A. F.;
AMAZONAS, N.;
GONCALVES, N. B.;
SILVA, C. A.;
SCHIETTI, J.;
BRANCALION, P. H. S.
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.
Citações Web of Science: 7.
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.
Citações Web of Science: 13.
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.
Citações Web of Science: 7.
VALBUENA, R.;
HERNANDO, A.;
MANZANERA, J. A.;
GORGENS, E. B.;
ALMEIDA, D. R. A.;
MAURO, F.;
GARCIA-ABRIL, A.;
COOMES, D. A.
Enhancing of accuracy assessment for forest above-ground biomass estimates obtained from remote sensing via hypothesis testing and overfitting evaluation.
ECOLOGICAL MODELLING,
v. 366,
p. 15-26,
DEC 24 2017.
Citações Web of Science: 14.