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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.

Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias: (3 total)

Publicações científicas (13)
(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)
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: 0.
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: 0.
SHAO, GANG; STARK, SCOTT C.; DE ALMEIDA, DANILO R. A.; SMITH, MARIELLE N. Towards high throughput assessment of canopy dynamics: The estimation of leaf area structure in Amazonian forests with multitemporal multi-sensor airborne lidar. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, v. 221, p. 1-13, FEB 2019. Citações Web of Science: 2.
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: 1.
KRAINOVIC, PEDRO MEDRADO; ALVES DE ALMEIDA, DANILO ROBERTI; DA VEIGA JUNIOR, VALDIR FLORENCIO; BARBOSA SAMPAIO, PAULO DE TARSO. Changes in rosewood (Aniba rosaeodora Ducke) essential oil in response to management of commercial plantations in Central Amazonia. FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT, v. 429, p. 143-157, DEC 1 2018. Citações Web of Science: 0.
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: 3.
COSTA, FLAVIA R. C.; LANG, CARLA; ALMEIDA, DANILO R. A.; CASTILHO, CAROLINA V.; POORTER, LOURENS. Near-infrared spectrometry allows fast and extensive predictions of functional traits from dry leaves and branches. Ecological Applications, v. 28, n. 5, p. 1157-1167, JUL 2018. Citações Web of Science: 0.
AMAZONAS, NINO TAVARES; FORRESTER, DAVID I.; SILVA, CARINA CAMARGO; ALVES ALMEIDA, DANILO ROBERTI; RODRIGUES, RICARDO RIBEIRO; BRANCALION, PEDRO H. S. High diversity mixed plantations of Eucalyptus and native trees: An interface between production and restoration for the tropics. FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT, v. 417, p. 247-256, MAY 15 2018. Citações Web of Science: 2.
MEDEIROS, RAQUEL DA SILVA; VIEIRA, GIL; ALVES DE ALMEIDA, DANILO ROBERTI; FO, MARIO TOMAZELLO. New information for managing Copaifera multijuga Hayne for oleoresin yield. FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT, v. 414, p. 85-98, APR 15 2018. Citações Web of Science: 1.
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: 2.
LANG, CARLA; ALMEIDA, DANILO R. A.; COSTA, FLAVIA R. C. Discrimination of taxonomic identity at species, genus and family levels using Fourier Transformed Near-Infrared Spectroscopy (FT-NIR). FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT, v. 406, p. 219-227, DEC 15 2017. Citações Web of Science: 5.
KRAINOVIC, PEDRO MEDRADO; ALVES DE ALMEIDA, DANILO ROBERTI; DESCONCI, DIEGO; DA VEIGA-JUNIOR, VALDIR FLORENCIO; BARBOSA SAMPAIO, PAULO DE TARSO. Sequential Management of Commercial Rosewood (Aniba rosaeodora Ducke) Plantations in Central Amazonia: Seeking Sustainable Models for Essential Oil Production. FORESTS, v. 8, n. 12 DEC 2017. Citações Web of Science: 3.
KRAINOVIC, PEDRO; ALMEIDA, DANILO; SAMPAIO, PAULO. New Allometric Equations to Support Sustainable Plantation Management of Rosewood (Aniba rosaeodora Ducke) in the Central Amazon. FORESTS, v. 8, n. 9 SEP 2017. Citações Web of Science: 3.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
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 Piracicaba.

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