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Monitoramento da demografia e diversidade de florestas em processo de restauração usando um sistema drone-lidar-hiperespectral

Processo: 19/14697-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2019
Vigência (Término): 30 de setembro de 2020
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: Eben North Broadbent
Instituição-sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Florida, Gainesville (UF), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:18/21338-3 - Monitoramento da restauração de paisagens florestais usando Veículo Aéreo Não Tripulados com sensoriamento remoto Lidar e HiperEspectral, BP.PD
Assunto(s):Sensoriamento remoto

Resumo

Os ambiciosos acordos e metas de restauração florestal dependem do desenvolvimento de métodos eficazes para caracterizar e monitorar a restauração. Novas ferramentas de sensoriamento remoto, como os sensores lidar e hiperespectral, demonstram um grande potencial para alcançar esses objetivos, mas a estimativa da demografia e diversidade de árvores por essas tecnologias ainda é limitada. O sensoriamento remoto por drone também é uma tecnologia inovadora promissora que pode combinar os benefícios do monitoramento baseado em terra e satélite, fornecendo dados de alta precisão em amplas áreas a um custo relativamente baixo. No entanto, as metodologias de processamento e análise de dados ainda precisam ser refinadas e calibradas para o sucesso do uso dessas tecnologias no monitoramento da restauração florestal. O objetivo deste estudo é estimar a demografia de árvores e a diversidade de florestas que estão sendo restauradas usando um sistema drone-lidar-Hiperespectral. Usaremos um banco de dados coletado em várias plantações de florestas mistas, monoculturas (pelo menos dez espécies diferentes), agroflorestas e florestas secundárias estabelecidas em sitios no estado de São Paulo. Esperávamos produzir dois artigos científicos e contribuir de maneira significativa para o desenvolvimento do monitoramento de restauração florestal, aprimorando a capacidade dessa nova tecnologia, drone-lidar-hiperespectral, para detectar informações ecológicas detalhadas.

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)
PAPA, DANIEL DE ALMEIDA; ALVES DE ALMEIDA, DANILO ROBERTI; SILVA, CARLOS ALBERTO; FIGUEIREDO, EVANDRO ORFANO; STARK, SCOTT C.; VALBUENA, RUBEN; ESTRAVIZ RODRIGUEZ, LUIZ CARLOS; NEVES D'OLIVEIRA, MARCUS VINICIO. Evaluating tropical forest classification and field sampling stratification from lidar to reduce effort and enable landscape monitoring. FOREST ECOLOGY AND MANAGEMENT, v. 457, FEB 1 2020. Citações Web of Science: 0.
DE ALMEIDA, DANILO R. A.; STARK, SCOTT C.; VALBUENA, RUBEN; BROADBENT, EBEN N.; SILVA, THIAGO S. F.; DE RESENDE, ANGELICA F.; FERREIRA, MATHEUS P.; CARDIL, ADRIAN; SILVA, CARLOS A.; AMAZONAS, NINO; ZAMBRANO, ANGELICA M. A.; BRANCALION, PEDRO H. S. A new era in forest restoration monitoring. RESTORATION ECOLOGY, v. 28, n. 1 NOV 2019. Citações Web of Science: 0.

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