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Rumo a uma avaliação estrutural biológica universal das florestas com sensoriamento remoto LiDAR para monitoramento da vegetação em um mundo em mudança

Processo: 17/03867-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Data de Início da vigência: 03 de setembro de 2017
Data de Término da vigência: 02 de março de 2018
Área de conhecimento:Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal
Pesquisador responsável:Pedro Henrique Santin Brancalion
Beneficiário:Danilo Roberti Alves de Almeida
Supervisor: Scott Christopher Stark
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Michigan State University (MSU), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:16/05219-9 - Monitoramento de programas de restauração de paisagens florestais por meio de sensoriamento remoto LiDAR., BP.DR
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Biometria
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:biometria | Lad | Lai | Laser Scanner | Sensoriamento Remoto

Resumo

Muitos estudos utilizam a tecnologia LiDAR para estimar variáveis da estrutura do dossel florestal, como a altura da floresta, perfis verticais da área foliar e os estoques de biomassa, no uso em monitoramento e modelagem. É fundamental desenvolver abordagens universais para estimar estas estruturas florestais permitindo a comparação entre dispositivos LiDAR, conduzidas sob diferentes condições e diferentes tipos de vegetação. No entanto, o desenvolvimento de um modelo universal é difícil devido aos fundamentos dos dados LiDAR, que consistem numa "nuvem de pontos" precisos de reflexão de pulso laser no espaço, com a densidade de pulsos variando de poucos a centenas por metro-quadrado horizontal. O desafio fundamental reside da correção de vieses e limitações da estimativa de variáveis estruturais em relação à variação da densidade de pulso (e potencialmente de características adicionais de levantamento). Muitas abordagens atuais não abordam totalmente esse desafio, ao invés disso, dependem de métricas específicas que não são intuitivas e difíceis de interpretar biologicamente, como proxies para parâmetros estruturais biológicos. Proponho investigar como este elemento-chave de variação no levantamento LiDAR afeta a estimativa de variáveis da estrutura do dossel da floresta, como o índice de área foliar e a densidade da área perfil vertical. Meu projeto melhorará a compreensão de como modelar estatisticamente os links entre a estrutura biológica da floresta e as nuvens de ponto LiDAR, e melhorar a comparabilidade de abordagens fundamentais de monitoramento de florestas com o LiDAR, relacionados à densidade foliar e estrutura do dossel.

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Publicações científicas
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
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. . REMOTE SENSING, v. 11, n. 1, . (17/03867-6, 16/05219-9)
SHAO, GANG; STARK, SCOTT C.; DE ALMEIDA, DANILO R. A.; SMITH, MARIELLE N.. . REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, v. 221, p. 1-13, . (17/03867-6, 16/05219-9)