| Processo: | 19/24049-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2026 |
| Área de conhecimento: | Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza |
| Pesquisador responsável: | Pedro Henrique Santin Brancalion |
| Beneficiário: | Angelica Faria de Resende |
| 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 |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 22/14605-0 - Monitoramento de florestas em restauração do Estado de São Paulo: aplicação de sensoriamento remoto e deep learning para se classificar estágios sucessionais e subsidiar políticas públicas, BE.EP.PD |
| Assunto(s): | Monitoramento Sensoriamento remoto Restauração florestal Políticas públicas Cerrado Mata Atlântica São Paulo |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | cerrado | Floresta Atlântica | MapBiomas | monitoramento por sensoriamento remoto | restauração florestal | Tipologias Florestais | Monitoramento da restauração florestal por sensoriamento remoto |
Resumo Para se recuperar serviços ecossistêmicos, prover a mitigação das mudanças climáticas, e garantir a segurança alimentar e a proteção de mananciais, diversos projetos de lei e acordos internacionais foram firmados com metas audaciosas de se restaurar florestas em larga escala. O uso de imagens de diferentes sensores remotos, em diferentes escalas espaciais, espectrais e temporais, é de extrema importância para o planejamento e monitoramento de grandes áreas em restauração. Com este projeto pretendemos viabilizar o monitoramento em larga escala de novas florestas do Estado de São Paulo utilizando imagens e dados de sensores ativos e passivos de baixo custo ou gratuitos associados a dados de campo para responder: 1) Onde estão as florestas em restauração de São Paulo?; 2) Quais tipologias compõem as florestas em restauração?; 3) Quais os estágios sucessionais das diferentes coberturas de vegetação nativa?; 4) Qual a biomassa e carbono estocados das florestas em restauração?; 5) Quais metodologias de sensoriamento remoto são mais eficientes para o monitoramento em larga escala da restauração florestal a partir da integração de imagens óticas e de radar, dados lidar, hiperespectrais e de inventário? Serão 20 paisagens amostrais, onde em cinco destas já foram coletados dados de sensores LiDAR-drone e hiperespectrais. Para a espacialização, usaremos imagens de radar (banda C - Sentinel 1), além de imagens óticas Landsat e Sentinel 2, e imagens da empresa Planet. Como resultados apresentaremos a configuração espacial das novas florestas, definiremos classes florestais e estágios sucessionais, relacionaremos atributos das imagens de radar e óticas à biomassa estimada por dados LiDAR e por inventário para quantificar o estoque de carbono por classe de cobertura. Os resultados vizam auxiliar na caracterização de serviços ecossistêmicos de novas florestas e apoiar o monitoramento da vegetação com foco nas florestas em restauração dando suporte à tomada de decisão por parte dos órgãos ambientais. (AU) | |
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