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

Processo: 20/06198-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de junho de 2020
Vigência (Término): 31 de maio de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
Convênio/Acordo: 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.TEM
Assunto(s):Restauração florestal   Inventário florestal   Monitoramento ambiental   Sensores remotos   Sensoriamento remoto   Biomassa   São Paulo

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)