Uso de sensores remotos Lidar e HiperEspectral para avaliação de atributos de vegetação

• Processo: 20/06198-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
• Acordo de Cooperação: Organização Holandesa para a Pesquisa Científica (NWO)
• Pesquisador responsável: Pedro Henrique Santin Brancalion
• Beneficiário: Gabriela Palla Ribas
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/18416-2 - Compreendendo florestas restauradas para o benefício das pessoas e da natureza - NewFor, AP.BTA.TEM
• Assunto(s): Restauração florestal Inventário florestal Monitoramento ambiental Sensores remotos Sensoriamento remoto Biomassa São Paulo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Monitoramento | restauração florestal | Sensoriamento Remoto | Restauração Florestal

Resumo

Os atuais objetivos ambiciosos de restauração florestal devem contar com um monitoramento eficiente e em larga escala da vegetação emergente. Os inventários florestais são restritos a uma escala de parcela e não são capazes de avaliar a restauração florestal no contexto da paisagem. A combinação de sensores remotos Lidar e Hyperspectral tem o potencial de estimar variáveis como estoque de biomassa, diversidade e atributos funcionais de árvores em toda a escala da paisagem (centenas ou milhares de hectares). O objetivo desta bolsa é fornecer ajuda para a proposta de pós-doutorado nº 2 na produção de mapas de florestas em sucessão secundária no estado de São Paulo, Brasil, exibindo atributos como biomassa florestal, ganho potencial de estoques de carbono nos próximos anos e áreas de maior potencial para condução de regeneração natural. (AU)