%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.06.20.54
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.06.20.54.42
%T Dinâmicas de regeneração florestal na Mata Atlântica: integração de dados multi-sensores e medidas de campo
%J Dynamics of forest regeneration in the Atlantic Forest: integration of multi-sensor data and field measurements
%D 2021
%8 2020-04-30
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 179
%A Bandoria, Marcelo Cardoso da Silva,
%E Galvão, Lênio Soares (presidente),
%E Borma, Laura de Simone (orientadora),
%E Anderson, Liana Oighenstein (orientadora),
%E Monteiro Junior, Mauro Brum,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K sentinel-2 MSI, Landsat TM, ETM+ e OLI, sensoriamento remoto multiespectral, DAP, IAF, serrapilheira, regeneração da Mata Atlântica, multispectral remote sensing, DBH, LAI, litter, regeneration of the Atlantic Forest.
%X Desmatamento e degradação florestal são processos que impactam diretamente os estoques de carbono, biodiversidade, reservas hídricas e o clima, promovendo ampla perda de serviços ecossistêmicos. Na convenção de Paris, o Brasil assumiu ratificado através da Contribuição Nacionalmente Determinada (NDC), de restaurar e reflorestar 12 milhões de hectares de florestas até 2030. Grande parte dessas ações devem se dar no bioma Mata Atlântica e metodologias baseadas em imagens satelitais contribuirão para o monitoramento e verificação do acordo. Apesar dos grandes avanços técnicos sobre metodologias de mapeamento de desmatamento, a detecção dos diferentes graus de regeneração florestal, são ainda incipientes. Nesse sentido, o presente trabalho teve por objetivos identificar, por meio de inventários de campo (resolução CONAMA no 1 de 1994) e sensoriamento remoto orbital as diferentes idades de fragmentos de Mata Atlântica na Estação Experimental Solo Planta Atmosfera de São Francisco Xavier (EESPA-SFX), localizada no município de São José dos Campos, SP, administrada pelo Laboratório de Ecohidrologia (LabEcoh/CCST-INPE). Através de produtos de sistemas sensores multiespectrais (Landsat TM; ETM +; OLI) analisou-se mudanças temporais (1984-2019) e investigou-se processos em escala média-pequena (Sentinel-2 A e B MSI) (2019) sobre parcelas em regeneração da vegetação da Mata Atlântica. A metodologia baseou-se em Índices de Vegetação simples e ajustados (NDVI, EVI e SAVI) e frações espectrais (vegetação, solo e sombra) obtidas pelo Modelo Linear de Mistura Espectral. Foram associadas medidas de SR e dados de campo, de crescimento de tronco, Índice de Área foliar e produção de serrapilheira, obtidos em 2019 na área (EESPA-SFX). Os resultados apontam que as metodologias combinadas de SR e levantamento in situ permitiram identificar as idades aproximadas de três áreas em diferentes estágios de regeneração, a saber, Ri (regeneração inicial) com cerca de 7 anos, Rm (regeneração intermediária) com cerca de 20 anos e, Ra (regeneração avançada), com > 40 anos. A análise interanual, EVI e SAVI do Landsat mostraram diferenças significativas (p < 0,05) entre essas áreas. Através da reamostragem simples e iteração de 10000 vezes, o discernimento alcançou 95% de credibilidade. Esse resultado sugere que os dados Landsat foram sensíveis na detecção de processos de regeneração florestal em paisagens heterogêneas, na escala do presente trabalho. Foram selecionadas um conjunto de imagens Sentinel-2 MSI sobre o ano de 2019 e extraídos os IVs, ajustada uma biblioteca espectral para as áreas estudadas e extraídas as frações espectrais de cada parcela, que foram comparados aos resultados das medidas de campo. Na análise intra-anual, o NDVI do Sentinel-2 se mostrou mais sensível para detecção dos diferentes estágios (p < 0,05). A variável incremento acumulado explicou o EVI em 17% para Rm e o NDVI em 34% para Ra. A variável IAF explicou o EVI em 21% para Rm, o NDVI em 20% para Rm e o SAVI em 18% para Rm. Em relação às frações espectrais a parcela P apresentou separabilidade em todas as frações. Destacamos que a fração solo apenas não separou as parcelas Ri e Ra. Em termos de características e evolução dos processos nos 3 estágios sucessionais as medidas de tronco apontam que a taxa de crescimento da regeneração inicial é maior em relação às outras parcelas. A Biomassa Acima do Solo (BAS) calculada foi maior na Ra em relação aos outros estágios, e apresentou diferença entre Rm e Ra. Ainda sob reamostragem simples, as variáveis Índice de Área Foliar (IAF) e serrapilheira diferenciam as parcelas Ri e Ra, sob 95% de credibilidade. Verificou-se sincronicidade entre as variáveis de incremento acumulado e IAF sobre a parcela Ri, o que sugere sincronismo entre crescimento de tronco e folhas sobre a área. O cruzamento com dados de campo apontou que na parcela Ri, a BAS e incremento acumulado, explicam respectivamente 22% da variação da fração sombra, o IAF e a serrapilheira, explicam respectivamente 22% e 17% a fração solo (valor-p < 0,05). Já na parcela Rm a BAS e IAF, explicaram respectivamente 18% e 23% da variação das frações solo e sombra (valor-p < 0,05), o incremento acumulado e serrapilheira não apresentaram valores significativos para nenhuma fração espectral. Na parcela Ra o incremento acumulado e IAF, explicam respectivamente 76% e 13% as frações solo e vegetação (valor-p < 0,05), IVs e frações sob intervalo de credibilidade de 95%. Em linhas gerais, esse estudo mostrou que, apesar das limitações, foi possível driblar o desafio de associar medidas por SR e medidas in situ em fragmentos de florestas em diferentes estágios de regeneração e usar SR orbital, por meio de IVs tanto do Landsat quanto do Sentinel-2, quando tratamentos apropriados são aplicados. Conclui-se que os dados derivados do satélite Sentinel-2 apresentam o potencial para serem utilizados para verificação do crescimento de florestas secundárias, e podem ser utilizados para caracterização das diferentes idades e estruturas destas florestas. ABSTRACT: Deforestation and forest degradation are processes that directly impact carbon stocks, biodiversity, water reserves and the climate, promoting a wide loss of ecosystem services. At the Paris Convention, Brazil was ratified through the Nationally Determined Contribution (NDC), to restore and reforest 12 million hectares of forests by 2030. Most of these actions should take place in the Atlantic Forest biome and methodologies based on satellite images will contribute to monitoring and verification of the agreement. Despite major technical advances in deforestation mapping methodologies, the detection of different degrees of forest regeneration is still incipient. In this sense, the objective of the present work was to identify, by means of field inventories (CONAMA resolution 1 of 1994) and remote orbital sensing, the different ages of fragments of the Atlantic Forest in the Experimental Soil Atmosphere Station of São Francisco Xavier (EESPA- SFX), located in the city of São José dos Campos, SP, managed by the Ecohydrology Laboratory (LabEcoh / CCST-INPE). Through multispectral sensor system products (Landsat TM; ETM +; OLI), temporal changes (1984-2019) were analyzed and processes were investigated on a small-medium scale (Sentinel-2 A and B MSI) (2019) on regenerating parcels in Atlantic Forest vegetation. The methodology was based on simple and adjusted Vegetation Indices (NDVI, EVI and SAVI) and spectral fractions (vegetation, soil and shade) obtained by the Linear Spectral Mixture Model. Remote sensing measurements and field data, stem growth, leaf area index and litter production, obtained in 2019 in the (EESPA-SFX) were associated. The results show that the combined methodologies of SR and in situ survey allowed to identify the approximate ages of three areas in different stages of regeneration, namely, Ri (initial regeneration) with about 7 years, Rm (intermediate regeneration) with about 20 years and, Ra (advanced regeneration), > 40 years. Landsat's interannual analysis, EVI and SAVI showed significant differences (pvalue <0.05) between these areas. Through simple resampling in 10000 interactions, the confidence reached 95% credibility. This result suggests that the Landsat data were sensitive in the detection of forest regeneration processes in heterogeneous landscapes, on the scale of the present work. A set of Sentinel-2 MSI images for the year 2019 were selected, obtained by Google Earth Engine (GEE) and the IVs were extracted, a spectral library was adjusted for the studied areas and the spectral fractions of each plot were extracted, which were compared results of field measurements. In the intra-annual analysis, the Sentinel-2 NDVI was more sensitive for detecting the different stages (pvalue <0.05). The accumulated increment variable explained EVI in 17% for Rm and NDVI in 34% for Ra. The LAI variable explained EVI in 21% for Rm, NDVI in 20% for Rm and SAVI in 18% for Rm. In relation to spectral fractions, the P portion presented description in all fractions. We emphasize that the soil fraction did not separate the Ri and Ra plots. In terms of characteristics and evolution of the processes in the 3 successional stages, the accumulated wood growth measures indicate that the growth rate of the initial regeneration is higher in relation to the other plots. The Above Ground Biomass (AGB) calculated was higher in Ra compared to the other stages, and showed a difference between Rm and Ra. Still under simple resampling, the Leaf Area Index (LAI) and litter variables differentiate the Ri and Ra plots, under 95% credibility. There was synchronicity between the accumulated increment and LAI variables on the Ri plot, which suggests synchrony between trunk and leaf growth over the area. The crossing with field data showed that in the Ri plot, the AGB and accumulated increment, respectively explain 22% of the variation of the shadow fraction, the LAI and the litter, respectively explain 22% and 17% of the soil fraction (p-value <0.05). In the Rm plot, AGB and LAI explained 18% and 23%, respectively, of the variation of soil and shade fractions (p-value <0.05), the accumulated wood growth and litter did not show significant values for any spectral fraction. In the Ra plot, the accumulated wood growth and LAI, respectively, account for 76% and 13% of the soil and vegetation fractions (p-value <0.05), IVs and fractions under a 95% credibility interval. In general, this study showed that, despite the limitations, it was possible to circumvent the challenge of associating measures by SR and measures in situ in forest fragments in different stages of regeneration and using orbital SR, through IVs - both from Landsat and of Sentinel-2, when appropriate treatments are applied. It is concluded that the data derived from the Sentinel-2 satellite have the potential to be used to verify the growth of secondary forests, and can be used to characterize the different ages and structures of these forests.
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