%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21b/2018/01.27.14.19
%2 sid.inpe.br/mtc-m21b/2018/01.27.14.19.14
%T Dinâmica da formação de bordas florestais e seu impacto nos estoques de carbono na Bacia Amazônica utilizando sensoriamento remoto
%J Dynamics of forest edge formation and its impact on carbon stocks in the Amazon Basin using remote sensing
%D 2018
%8 2018-02-16
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 213
%A Silva Junior, Celso Henrique Leite,
%E Kampel, Silvana Amaral (presidente),
%E Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de (orientador),
%E Anderson, Liana Oighenstein (orientadora),
%E Fonseca, Marisa Gesteira,
%E Salimon, Cleber Ibraim,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K LiDAR, desmatamento, efeito de borda, biomassa acima do solo, incêndios florestais, LiDAR, deforestation, edge effect, above ground biomass, forest fires.
%X Na Amazônia, a fragmentação da floresta é resultado do desmatamento. Essa fragmentação provoca o aumento da suscetibilidade da floresta ao fogo e a redução da biomassa florestal. Estudos direcionados às estimativas dos estoques de carbono (C) (cerca de 50\% da biomassa florestal) perdidos devido a fragmentação florestal ainda são raros na Amazônia devido aos altos custos financeiros e de tempo no monitoramento da floresta em campo. Para preencher essa lacuna, a presente dissertação propõe o uso de estimativas de estoques de C baseadas da tecnologia Light Detection And Ranging (LiDAR), como alternativa às estimativas realizadas em campo. Assim, a presente dissertação apresentou como principal objetivo a análise do impacto da fragmentação florestal nos estoques de C ao longo da Bacia Amazônica, utilizando dados de sensoriamento remoto. Para isso, foi utilizado um conjunto de 20 voos LiDAR coletadas entre 2012 e 2015, totalizando uma área de 154 km$^{2}$, para calcular e analisar os estoques de C nas bordas florestais (120m). Um conjunto de dados em alta resolução espacial (30m) foi utilizado para analisar a dinâmica, distribuição e fragmentação da floresta, a saber: porcentagem de cobertura de árvores, perda de cobertura de árvores, ganho de cobertura de árvores, biomassa acima do solo e extensão máxima de água. 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 período foi observada uma tendência significativa de redução das taxas anuais de desmatamento (652 km$^{2}$ ano$^{-1}$ e valor-p < 0,05). Seguindo a tendência do desmatamento, a formação anual de bordas florestais reduziu significativamente com uma taxa de aproximadamente 771 km$^{2}$ ano$^{-1}$ (valor-p < 0,05). O modelo de redução dos estoques de C em função da idade das bordas florestais, obtido através dos dados LiDAR, mostrou que os estoques de C nas bordas florestais reduzem 36,7\% até cinco anos depois da criação da borda, estabilizando-se depois desse período. A redução dos estoques de C nas bordas florestais foi significativa a partir do primeiro ano após a fragmentação, não tendo sido observada recuperação aos valores originais dos estoques de C depois de 15 anos da fragmentação da floresta. Baseado no modelo obtido, foi estimada uma perda de 879$\pm$16 Tg de C devido a fragmentação florestal e outros 1.367$\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 à fragmentação apresentaram-se constantes. Dessa forma, conclui-se que devido às perdas aqui calculadas, as bordas florestais podem ser consideradas importantes fontes de C atmosférico e que o uso de sensoriamento remoto é determinante para estudos de fragmentação 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.
%@language pt
%3 publicacao.pdf