O impacto das mudanças climáticas na fenologia da vegetação natural em terras secas do Hemisfério Sul

• Processo: 22/01746-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2022
• Data de Término da vigência: 01 de janeiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
• Pesquisador responsável: Yosio Edemir Shimabukuro
• Beneficiário: Andeise Cerqueira Dutra
• Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/02386-5 - Caracterização e monitoramento da fenologia da superfície terrestre da vegetação natural em terras secas, BE.EP.DR
• Assunto(s): Inteligência artificial Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Métricas Fenológicas | PhenoCams | Sensoriamento Remoto | variáveis climáticas | Sensoriamento Remoto aplicado em Recursos Florestais

Resumo

As terras secas, incluindo regiões de clima hiper-árido, árido, semiárido e sub-úmido seco, representam aproximadamente 40% da superfície terrestre e mais de dois bilhões de pessoas dependem dos serviços prestados por esses ecossistemas. Altas taxas de desmatamento e degradação aliadas à frequentes secas extremas tornam a vegetação de terras secas, incluindo a existente no semiárido Brasileiro, como um dos ecossistemas mais vulneráveis e críticos do mundo. Fatores abióticos como temperatura e precipitação estão diretamente relacionados à fenologia das plantas. Dessa forma, o aquecimento global e eventos climáticos extremos têm alterado a sincronia fenológica das plantas, com subsequentes impactos no balanço global de carbono. Os dados de sensoriamento remoto são essenciais para o monitoramento contínuo da Terra e têm permitido um melhor entendimento das interações folha-ecossistema. Nesse contexto, o objetivo principal dessa proposta de doutorado é a implementação de uma metodologia multidisciplinar, baseada na integração de um conjunto de dados em diferentes níveis de aquisição (orbital e local), alto processamento de dados, inteligência artificial e teoria ecológica empírica para elucidar qual o impacto das mudanças climáticas na fenologia da vegetação de terras secas. Para isso, serão analisadas as terras secas inseridas no Hemisfério Sul, especificamente na Austrália e Brasil. Pretende-se utilizar dados locais de rede de parcelas, torres de fluxo e câmeras fenológicas (PhenoCams) já existentes nesses locais, a integração de dados de séries temporais de sensoriamento remoto orbital, e potenciais tecnologias mais recentes de sensoriamento remoto como o LiDAR (Light Detection And Ranging), por caracterizar a diversidade estrutural e funcional da vegetação, bem como VOD (profundidade óptica de vegetação) e SIF (fluorescência solar induzida) por caracterizarem propriedades fisiológicas da vegetação. A pesquisa dessa proposta apresenta caráter tecnológico, por utilizar tecnologias recentes de sensoriamento remoto, como também de inovação, por considerar um tema ainda escasso no Hemisfério Sul, particularmente no semiárido Brasileiro. Com isso, o projeto visa contribuir para o conhecimento científico sobre modelos das relações entre clima e fenologia vegetal, e subsidiar a tomada de decisões em políticas ambientais com informações mais precisas sobre futuros cenários de mudanças climáticas e previsões de seca. Também espera-se aumentar a sinergia entre grupos de pesquisa nacionais e internacionais altamente qualificados nesse tópico de pesquisa, aprimorando o conhecimento técnico e científico aplicado ao sensoriamento remoto de terras secas.

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)

SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; DE OLIVEIRA, GABRIEL; PEREIRA, GABRIEL; ARAI, EGIDIO; CARDOZO, FRANCIELLE; DUTRA, ANDEISE CERQUEIRA; MATAVELI, GUILHERME. Assessment of Burned Areas during the Pantanal Fire Crisis in 2020 Using Sentinel-2 Images. FIRE-SWITZERLAND, v. 6, n. 7, p. 14-pg., 2023-07-01. (22/01746-5, 19/25701-8, 23/02386-5, 23/03206-0, 16/02018-2, 20/15230-5)

SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; ARAI, EGIDIO; DA SILVA, GABRIEL MAXIMO; DUTRA, ANDEISE CERQUEIRA; MATAVELI, GUILHERME; HOFFMANN, TANIA BEATRIZ; GODINHO CASSOL, HENRIQUE LUIS; DUARTE, VALDETE; MARTINI, PAULO ROBERTO. FRACTION IMAGES DERIVED FROM LANDSAT MSS, TM AND OLI IMAGES FOR MONITORING FOREST COVER AT THE RONDONIA STATE, BRAZILIAN AMAZON. IGARSS 2023 - 2023 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, v. N/A, p. 4-pg., 2023-01-01. (22/01746-5, 19/19371-5)