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

• Processo: 19/14697-0
• Modalidade de apoio: 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: 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 tripulado com sensoriamento remoto Lidar e hiperespectral, BP.PD
• Assunto(s): Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Lad | Lai | remote sensing | Uav | Vant | 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

(16)

(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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