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Metadados

@MastersThesis{SilvaJr:2018:DiFoBo,
               author = "Silva Junior, Celso Henrique Leite",
                title = "Din{\^a}mica da forma{\c{c}}{\~a}o de bordas florestais e seu 
                         impacto nos estoques de carbono na Bacia Amaz{\^o}nica utilizando 
                         sensoriamento remoto",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2018",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2018-02-16",
             keywords = "LiDAR, desmatamento, efeito de borda, biomassa acima do solo, 
                         inc{\^e}ndios florestais, LiDAR, deforestation, edge effect, 
                         above ground biomass, forest fires.",
             abstract = "Na Amaz{\^o}nia, a fragmenta{\c{c}}{\~a}o da floresta {\'e} 
                         resultado do desmatamento. Essa fragmenta{\c{c}}{\~a}o provoca o 
                         aumento da suscetibilidade da floresta ao fogo e a 
                         redu{\c{c}}{\~a}o da biomassa florestal. Estudos direcionados 
                         {\`a}s estimativas dos estoques de carbono (C) (cerca de 50\% da 
                         biomassa florestal) perdidos devido a fragmenta{\c{c}}{\~a}o 
                         florestal ainda s{\~a}o raros na Amaz{\^o}nia devido aos altos 
                         custos financeiros e de tempo no monitoramento da floresta em 
                         campo. Para preencher essa lacuna, a presente 
                         disserta{\c{c}}{\~a}o prop{\~o}e o uso de estimativas de 
                         estoques de C baseadas da tecnologia Light Detection And Ranging 
                         (LiDAR), como alternativa {\`a}s estimativas realizadas em campo. 
                         Assim, a presente disserta{\c{c}}{\~a}o apresentou como 
                         principal objetivo a an{\'a}lise do impacto da 
                         fragmenta{\c{c}}{\~a}o florestal nos estoques de C ao longo da 
                         Bacia Amaz{\^o}nica, utilizando dados de sensoriamento remoto. 
                         Para isso, foi utilizado um conjunto de 20 voos LiDAR coletadas 
                         entre 2012 e 2015, totalizando uma {\'a}rea de 154 km\$^{2}\$, 
                         para calcular e analisar os estoques de C nas bordas florestais 
                         (120m). Um conjunto de dados em alta resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         espacial (30m) foi utilizado para analisar a din{\^a}mica, 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o e fragmenta{\c{c}}{\~a}o da floresta, a 
                         saber: porcentagem de cobertura de {\'a}rvores, perda de 
                         cobertura de {\'a}rvores, ganho de cobertura de {\'a}rvores, 
                         biomassa acima do solo e extens{\~a}o m{\'a}xima de {\'a}gua. 
                         Os resultados mostraram que entre 2001 e 2015 a cobertura 
                         florestal da Bacia foi reduzida em 5\% (273.195 km\$^{2)}\$, no 
                         entanto, para o mesmo per{\'{\i}}odo foi observada uma 
                         tend{\^e}ncia significativa de redu{\c{c}}{\~a}o das taxas 
                         anuais de desmatamento (652 km\$^{2}\$ ano\$^{-1}\$ e valor-p 
                         < 0,05). Seguindo a tend{\^e}ncia do desmatamento, a 
                         forma{\c{c}}{\~a}o anual de bordas florestais reduziu 
                         significativamente com uma taxa de aproximadamente 771 
                         km\$^{2}\$ ano\$^{-1}\$ (valor-p < 0,05). O modelo de 
                         redu{\c{c}}{\~a}o dos estoques de C em fun{\c{c}}{\~a}o da 
                         idade das bordas florestais, obtido atrav{\'e}s dos dados LiDAR, 
                         mostrou que os estoques de C nas bordas florestais reduzem 36,7\% 
                         at{\'e} cinco anos depois da cria{\c{c}}{\~a}o da borda, 
                         estabilizando-se depois desse per{\'{\i}}odo. A 
                         redu{\c{c}}{\~a}o dos estoques de C nas bordas florestais foi 
                         significativa a partir do primeiro ano ap{\'o}s a 
                         fragmenta{\c{c}}{\~a}o, n{\~a}o tendo sido observada 
                         recupera{\c{c}}{\~a}o aos valores originais dos estoques de C 
                         depois de 15 anos da fragmenta{\c{c}}{\~a}o da floresta. Baseado 
                         no modelo obtido, foi estimada uma perda de 879\$\pm\$16 Tg de 
                         C devido a fragmenta{\c{c}}{\~a}o florestal e outros 
                         1.367\$\pm\$54 Tg de C devido ao desmatamento entre os anos de 
                         2001 e 2015 em toda a Bacia. Embora as perdas de estoques de C 
                         devido ao desmatamento tenham reduzido significamente (6 Tg 
                         ano\$^{-1}\$ e valor-p < 0,05) entre 2001 e 2015, os estoques de 
                         C devido {\`a} fragmenta{\c{c}}{\~a}o apresentaram-se 
                         constantes. Dessa forma, conclui-se que devido {\`a}s perdas aqui 
                         calculadas, as bordas florestais podem ser consideradas 
                         importantes fontes de C atmosf{\'e}rico e que o uso de 
                         sensoriamento remoto {\'e} determinante para estudos de 
                         fragmenta{\c{c}}{\~a}o florestal em larga escala. ABSTRACT: In 
                         the Amazon, forest fragmentation is a result of deforestation. 
                         This fragmentation causes increased forest susceptibility to fire 
                         and reduction of biomass. Studies aiming the estimation of carbon 
                         (C) stocks (about 50\% of forest biomass) lost due to forest 
                         fragmentation are still rare in the Amazonia because of the high 
                         financial and time costs associated with forest monitoring in the 
                         field. To fill this gap, the present work proposes the use of 
                         estimates of C stocks based on Light Detection And Ranging (LiDAR) 
                         technology, as an alternative to field estimates. Thus, the main 
                         objective of the present work was to analyze the impact of forest 
                         fragmentation on C stocks along the Amazon Basin, using remote 
                         sensing data. For this, a data set of 20 LiDAR plots collected 
                         between 2012-2015, totaling an area of 154 km\$^{2}\$, was used 
                         to calculate and analyze the C stocks at the forest edges (120m). 
                         A high spatial resolution (30m) data set was used to analyze the 
                         dynamics, distribution and fragmentation of the forest, namely: 
                         percent tree cover, tree cover loss, tree cover gain, above ground 
                         biomass and maximum water extent. The results showed that, between 
                         2001-2015, the Basin's forest cover was reduced by 5\% (~273,195 
                         km\$^{2}\$); however, for the same period a significant 
                         reduction in annual deforestation rates was observed 
                         (\$\sim\$652 km\$^{2}\$ year\$^{-1}\$ and p-value < 0.05). 
                         Following the trend of deforestation, the annual formation of 
                         forest edges reduced significantly with a rate of ~771 
                         km\$^{2}\$ year\$^{-1}\$ (p-value < 0.05). The model of 
                         reduction of C stocks according to the age of the forest edges, 
                         obtained through the LiDAR data, showed that C stocks at the 
                         forest edges reduced \$\sim\$36.7\% up to five years after 
                         edge creation, stabilizing after that period. The reduction of C 
                         stocks at the forest edges was significant from the first year 
                         after the fragmentation, and no recovery was observed at the 
                         original values of C stocks after 15 years of forest 
                         fragmentation. Based on the model obtained, a loss of 
                         \$\sim\$879\$\pm\$16 Tg C was estimated due to forest 
                         fragmentation and another \$\sim\$1,367\$\pm\$54 Tg C due to 
                         deforestation between 2001-2015 for the entire Basin. Although C 
                         stocks losses due to deforestation have reduced significantly 
                         (\$\sim\$6 Tg year\$^{-1}\$ and p-value < 0.05) between 
                         2001-2015, C stocks due to fragmentation were constant. Thus, it 
                         is concluded that due to the losses calculated here, forest edges 
                         can be considered important sources of atmospheric C and that the 
                         use of remote sensing is determinant for studies of large-scale 
                         forest fragmentation.",
            committee = "Kampel, Silvana Amaral (presidente) and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo 
                         Oliveira e Cruz de (orientador) and Anderson, Liana Oighenstein 
                         (orientadora) and Fonseca, Marisa Gesteira and Salimon, Cleber 
                         Ibraim",
         englishtitle = "Dynamics of forest edge formation and its impact on carbon stocks 
                         in the Amazon Basin using remote sensing",
             language = "pt",
                pages = "213",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3QEKUAS",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3QEKUAS",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "05 dez. 2020"
}


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