@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\$^{²}\$ 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 R² = 0,37 e RMSEP = 13,19
Mg.ha\$^{-1}\$ (8,9 \%); e em Manaus foi de R\$^{²}\$ = 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\$^{²}\$ 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\$^{²}\$ = 0.37
and RMSEP = 13.19 Mg.ha\$^{-1}\$ (8,9\%) and in Manaus was
R\$^{²}\$ = 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/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PULANE",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}