Análise da diversidade florística de florestas restauradas por meio de sensoriamento remoto

• Processo: 22/16261-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
• Pesquisador responsável: Pedro Henrique Santin Brancalion
• Beneficiário: Gustavo Fiedler Rossi
• 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): 23/08556-0 - Detectando diversidade florística de florestas em restauração usando sensoriamento remoto e machine learning, BE.EP.IC
• Assunto(s): Biodiversidade Geoprocessamento Mata Atlântica Restauração florestal Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Biodiversidade | conservação da natureza | Geoprocessamento | Mata Atlântica | restauração florestal | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento remoto

Resumo

A restauração florestal é considerada uma das apostas de diversas instituições internacionais para mitigar os efeitos das mudanças climáticas e reduzir a perda da biodiversidade. No Estado de São Paulo, essa é uma técnica cada vez mais difundida e estudada, tendo papel crucial na proteção da Mata Atlântica, porém, os métodos para monitorar o sucesso da restauração dependem de idas a campo para analisar diferentes fatores, como a diversidade e composição florística, processo demorado e custoso. Com o uso de técnicas de sensoriamento remoto, embora ainda haja a necessidade de dados de campo, podemos reduzir o custo do monitoramento, através do aumento na escala espacial e temporal, combinando diferentes sensores para a detecção de diversas características da vegetação. Os satélites Sentinel 2A e 2B e a constelação Planet imageiam em diferentes bandas do espectro eletromagnético, entre o visível e o infravermelho, onde realçam a vegetação e conteúdo de água. Além disso, imagens derivadas de dados do sensor LiDAR, capaz de permitir uma visão 3D das florestas, são úteis para estimar diferentes variáveis estruturais, que podem estar relacionadas às variáveis florísticas. O foco deste projeto é utilizar imagens de sensores remotos (Sentinel 2, Planet e LiDAR), combinadas com dados de inventário florestal obtidos em campo (projeto Newfor - #FAPESP 2018/18416-2) para analisar a diversidade e composição florística de florestas estacionais semideciduais em restauração no estado de São Paulo. A identificação de variáveis florísticas medidas em campo com potencial de serem monitoradas por sensores remotos nos permitirá otimizar o processo de estudo da biodiversidade e do monitoramento da restauração florestal.