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
• Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Vigência (Início): 03 de setembro de 2017
• Vigência (Término): 02 de março de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal
• Pesquisador responsável: Pedro Henrique Santin Brancalion
• Beneficiário: Danilo Roberti Alves de Almeida
• Supervisor no Exterior: Scott Christopher Stark
• Instituição-sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Local de pesquisa : 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

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.

Publicações científicas

(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)

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: 5.