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@PhDThesis{Cassol:2018:ApDaPo,
               author = "Cassol, Henrique Luis Godinho",
                title = "Aplica{\c{c}}{\~a}o dos dados polarim{\'e}tricos ALOS/PALSAR-2 
                         para modelagem de biomassa em florestas secund{\'a}rias da 
                         Amaz{\^o}nia considerando o hist{\'o}rico de uso",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2018",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2017-11-29",
             keywords = "retroespalhamento, Chapman-Richards, micro-ondas, polarimetria, 
                         floresta Amaz{\^o}nica, backscatter, Chapman-Richards, 
                         microwaves, polarimetry, the Amazon rain Forest.",
             abstract = "As florestas secund{\'a}rias (FS) t{\^e}m um papel de destaque 
                         na Amaz{\^o}nia Brasileira, pois mant{\^e}m a biodiversidade e 
                         os servi{\c{c}}os ecossist{\^e}micos, al{\'e}m de 
                         contrabalancear parcialmente as emiss{\~o}es de carbono oriundas 
                         de desmatamento, degrada{\c{c}}{\~a}o florestal e de outras 
                         fontes antropog{\^e}nicas, acumulando carbono na biomassa. Neste 
                         contexto, o objetivo principal deste trabalho {\'e} avaliar o uso 
                         dos dados polarim{\'e}tricos oriundos do sistema de Radar 
                         (ALOS/PALSAR-2) para caracterizar e modelar o crescimento das FS 
                         (ac{\'u}mulo de biomassa) em duas regi{\~o}es da Amaz{\^o}nia 
                         Brasileira em fun{\c{c}}{\~a}o do hist{\'o}rico de uso do solo 
                         anterior ao abandono. O invent{\'a}rio florestal foi conduzido em 
                         duas {\'a}reas de estudo: 1) ao norte de Manaus, em ambos os 
                         lados da BR-174 e 2) ao sul de Santar{\'e}m, pr{\'o}ximo {\`a} 
                         Flona do Tapaj{\'o}s e da BR-163. O hist{\'o}rico de uso das FS 
                         foi obtido por meio da classifica{\c{c}}{\~a}o de s{\'e}ries 
                         hist{\'o}ricas de imagens Landsat, contendo o per{\'{\i}}odo de 
                         uso do solo (PUS), a frequ{\^e}ncia de cortes (FC) e a idade de 
                         cada mancha. A metodologia consistiu na extra{\c{c}}{\~a}o de 
                         diversos atributos polarim{\'e}tricos derivados das imagens de 
                         Radar para caracterizar as FS de Manaus e Santar{\'e}m, como 
                         tamb{\'e}m para caracteriz{\'a}-las quanto {\`a}s classes de 
                         intensidade (CI) de uso do solo: 1 - PUS e/ou FC \$\leq\$ 2 ou 
                         2 - PUS ou FC > 2. Quatro m{\'e}todos de an{\'a}lise de 
                         regress{\~a}o foram testados para modelar a biomassa acima do 
                         solo (BAS) com o uso dos atributos polarim{\'e}tricos em cada 
                         {\'a}rea de estudo: i) linear m{\'u}ltiplo, ii) n{\~a}o linear, 
                         iii) n{\~a}o linear de efeitos mistos (NLME Nonlinear Mixed 
                         Effects Model) e iv) n{\~a}o linear semi-emp{\'{\i}}rico (EWCM 
                         - Extended Water Cloud Model). As diferen{\c{c}}as estruturais e 
                         flor{\'{\i}}sticas observadas nas FS de Manaus e de 
                         Santar{\'e}m resultaram na import{\^a}ncia de diferentes 
                         atributos para caracteriz{\'a}-las quanto {\`a}s CIs. Em Manaus, 
                         os atributos polarim{\'e}tricos que permitiram separar as FS por 
                         CI foram o termo de polariza{\c{c}}{\~a}o cruzada da matriz de 
                         coer{\^e}ncia da decomposi{\c{c}}{\~a}o de Cloude (T33_C) e o 
                         {\^a}ngulo de elipticidade m{\'e}dio de Touzi 
                         (TVSM\$_{\τ_s}\$). Em Santar{\'e}m, diversos atributos 
                         polarim{\'e}tricos foram capazes de separar as CIs, com destaque 
                         para o termo real da matriz de covari{\^a}ncia entre os canais HH 
                         e VV (C\$_{12_real}\$) e o segundo termo da diagonal da matriz 
                         de coer{\^e}ncia da decomposi{\c{c}}{\~a}o de Cloude (T22_C). 
                         Os modelos lineares m{\'u}ltiplos apresentaram o melhor 
                         desempenho, ou seja, menor erro padr{\~a}o da 
                         predi{\c{c}}{\~a}o (RMSEP), menor vi{\'e}s da 
                         predi{\c{c}}{\~a}o e maior valor de R\$^{}\$ pela 
                         valida{\c{c}}{\~a}o cruzada. Os atributos mais importantes para 
                         a modelagem de BAS, entretanto, foram distintos em cada {\'a}rea 
                         de estudo por conta das varia{\c{c}}{\~o}es estruturais 
                         observadas entre as mesmas, como ac{\'u}mulo de biomassa, 
                         diversidade e densidade de esp{\'e}cies e indiv{\'{\i}}duos. O 
                         desempenho do modelo linear m{\'u}ltiplo para estimativa de BAS 
                         nas FS de Santar{\'e}m foi de R = 0,37 e RMSEP = 13,19 
                         Mg.ha\$^{-1}\$ (8,9 \%); e em Manaus foi de R\$^{}\$ = 0,70, 
                         RMSEP = 8,2 Mg.ha\$^{-1}\$ (7,7 \%), quando 
                         informa{\c{c}}{\~o}es sobre o hist{\'o}rico de uso foram 
                         inseridas no modelo. Conclui-se que os modelos ajustados para uma 
                         {\'a}rea de estudo n{\~a}o podem ser utilizados para estimar a 
                         BAS de outra sem a relativa perda de precis{\~a}o e que as 
                         informa{\c{c}}{\~o}es sobre o hist{\'o}rico de uso contribuem 
                         para melhorar as estimativas de BAS nas FS da Amaz{\^o}nia 
                         Brasileira. ABSTRACT: Secondary forests (SF) play an important 
                         role in the Brazilian Amazon, because it maintains biodiversity 
                         and ecosystem services, in addition to partially counterbalance 
                         carbon emissions from deforestation, forest degradation and other 
                         anthropogenic sources, accumulating carbon in biomass. In this 
                         context, the main objective of this work is to evaluate the use of 
                         polarimetric data from the Radar system (ALOS/PALSAR-2) to 
                         characterize and modeling growth of biomass in SF from two regions 
                         of the Brazilian Amazon regarding land-use history prior to 
                         abandonment. Forest inventories were conducted in two study areas: 
                         1) North of Manaus, on both sides of the BR-174 and 2) South of 
                         Santar{\'e}m, next to the Tapajos National Forest and the BR-163. 
                         Land-use history was obtained through the analysis of 
                         classification of Landsat historical series of images, containing 
                         the period of active land-use (PALU), the frequency of cuts (FC) 
                         and the age of each SF patches. The methodology consisted in the 
                         extraction of several polarimetric attributes derived from Radar 
                         images to characterize the SF of Manaus and Santar{\'e}m, as well 
                         as to define intensity classes (IC) of land use in such areas: 1 - 
                         PALU and/or FC\$\leq\$ 2 or 2 - PALU ou FC > 2. Four methods of 
                         regression analysis were tested to model above-ground biomass 
                         (AGB) through the use of polarimetric attributes in each study 
                         area: i) multiple linear, ii) non-linear, iii) Non-Linear Mixed 
                         Effects (NLME) and iv) non linear semiempirical Extended Water 
                         Cloud Model (EWCM). The structural and floristic differences 
                         observed in Manaus and Santarem SF resulted in the importance of 
                         different attributes to characterize the ICs. In Manaus, the 
                         polarimetric attributes that allowed separating the SF by IC were 
                         the cross-polarization term of the coherence matrix from the 
                         Cloude decomposition (T\$_{33_C}\$) and the mean ellipticity 
                         angle of Touzi (TVSM\$_{\τ_s}\$). In Santar{\'e}m, 
                         several polarimetric attributes were able to separate the ICs, 
                         with emphasis on the real term of the covariance matrix between 
                         the HH and VV channels (C\$_{12_real}\$) and the second term of 
                         the diagonal of the coherence matrix from Cloude decomposition 
                         (T\$_{22_C}\$). The multiple linear models presented the best 
                         performance, i.e., lower standard error of the prediction (RMSEP), 
                         lower bias of the prediction and higher R\$^{}\$ value by the 
                         cross validation. The most important attributes for AGB modeling, 
                         however, were distinct in each study area due to their structural 
                         variations. The performance of the multiple linear model for 
                         estimation the AGB in the Santar{\'e}m SF was R\$^{}\$ = 0.37 
                         and RMSEP = 13.19 Mg.ha\$^{-1}\$ (8,9\%) and in Manaus was 
                         R\$^{}\$ = 0.70, RMSEP = 8.2 Mg.ha\$^{-1}\$ (7,6\%) when 
                         information about the land-use history were included in the model. 
                         It was concluded that the models adjusted for one study area is 
                         not recommended to estimate the AGB from another study area 
                         without the relative loss of accuracy and the information about 
                         land-use history contributed to improving the AGB estimates of the 
                         SF in the Brazilian Amazon.",
            committee = "Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de (presidente) and 
                         Moraes, Elisabete Caria (orientadora) and Shimabukuro, Yosio 
                         Edemir (orientador) and Gama, F{\'a}bio Furlan and 
                         Gon{\c{c}}alves, F{\'a}bio Guimar{\~a}es and Carreiras, 
                         Jo{\~a}o Manuel de Brito",
         englishtitle = "Application of polarimetric data from ALOS/PALSAR-2 for modeling 
                         biomass in secondary forest of brazilian Amazon considering 
                         land-use history",
             language = "pt",
                pages = "295",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3PULANE",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3PULANE",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "23 nov. 2020"
}


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