Monitoramento da restauração de paisagens florestais usando veículo aéreo não tripulado com sensoriamento remoto Lidar e hiperespectral

• Processo: 18/21338-3
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2019
• Vigência (Término): 08 de dezembro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal
• 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): 19/14697-0 - Monitoramento da demografia e diversidade de florestas em processo de restauração usando um sistema drone-lidar-hiperespectral, BE.EP.PD
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Microclima Hidrologia de floresta Diversidade

Resumo

Vários países apresentaram compromissos internacionais ambiciosos para restaurar até 2030mais de 350 milhões de hectares de paisagens degradadas e desmatadas em paisagens multifuncionais. Planejar e monitorar programas de restauração florestal requer informações abrangentes em larga escala, usando metodologias econômicas para distinguir as tipologias florestais e avaliar a recuperação da estrutura e das funções florestais. Esta proposta irá avançar nossa compreensão da restauração de florestas tropicais e suas funções usando várias variáveis cruciais derivadas de um veículo aéreo não tripulado (VANT) usando 3-D Lidar(Light Detection and Ranging) e HSI (hyperperspectral imaging). As informações oferecidas por esses sensores remotos em plataformas de baixo custo irão revolucionar a medição e o entendimento do sucesso da restauração de florestas tropicais, trazendo informações detalhadas para diversas áreas do conhecimento como restauração, manejo e conservação, melhorarando significativamente a tomada de decisões na área florestal. Mais especificamente, investigaremos o potencial da fusão Lidar-HIS baseada em VANT para (i)distinguir tipos de florestas, diversidade de árvores, biomassa acima do solo, (ii) classificação e mapeamento de espécies de árvores (iii) microclima, luz e interceptação de água e (iv)demografia das árvores. Essas contribuições podem ser fundamentais para avançar no monitoramento de programas de restauração implementados nos contextos da Lei de Proteção da Vegetação Nativa (que substituiu o Código Florestal), os compromissos brasileiros com o Acordo Climático de Paris e o Bonn Challenge e coalizões nacionais como o Pacto de Restauração da Mata Atlântica.

Publicações científicas

(24)

(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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