@PhDThesis{Lopes:2021:ReSeMo,
author = "Lopes, Aline Pontes",
title = "Remote sensing for monitoring fire-affected forests in the central
Amazon",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2021",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2021-06-23",
keywords = "Amazon region, forest fires, ecology, airborne lasers, Landsat
satellites, Amaz{\^o}nia, inc{\^e}ndios florestais, ecologia,
laser aerotransportado, sat{\'e}lites Landsat.",
abstract = "While climate and human-induced forest degradation is increasing
in the Amazon, fire impacts on forest dynamics and structure
remain understudied in the wetter regions of the basin, which are
susceptible to large wildfires only during extreme droughts.
Specifically, here we aimed to understand in detail how a
drought-driven wildfire event in this region changes the
short-term forest dynamics in order to investigate how these
changes cascade through canopy structural changes to alter the
regeneration dynamics and the spectral signals registered by
moderate-resolution satellite sensors. We applied a series of
fieldbased and remote sensing-based approaches. Firstly, we
installed burned and unburned forest inventory plots immediately
after a wildfire in the northern Purus- Madeira (central Amazon)
during the 2015 El Niņo. We measured all individuals with 10 cm or
more in diameter at breast height, and conducted recensuses to
track the demographic drivers of biomass change over three years.
We also assessed how stem-level growth and mortality were
influenced by fire intensity (proxied by char height) and tree
morphological traits (stem size and wood density). Secondly, we
analyzed leaf area vertical distributions and top-of-canopy
heights across 1025 ha of terra firme forests in this same region,
surveyed by an airborne Light Detection and Ranging sensor (LiDAR)
at 2.5 and 3.5 years after fire. Finally, we contrasted
accumulated yearly temporal changes in the forest biomass and in
traditional spectral indices derived from Landsat 8 images the
normalized burned ratio (\ΔNBR) and three spectral mixing
fractions (nonphotosynthetic vegetation - \ΔNPV, green
vegetation - \ΔGV, and \ΔShade) to construct and
improve regional models of post-fire biomass losses based on the
pre-fire/initial biomass. Our site was affected by an understory
fire of low-intensity and irregular spread that did not directly
affect all trees in burned plots. The forest inventories showed
that the burned forest lost 27.3% of stem density and 12.8% of
biomass, concentrated in small and medium trees. Mortality drove
these losses in the first two years and recruitment decreased in
the third year. Char height had transitory strong effects
increasing tree mortality, while fire occurrence increased growth
in lower wood-density and larger-sized trees despite growth has
not increased at plot-level. Burned forests displayed lower and
more heterogeneous top-of-canopy heights, with lower leaf area
density in the understory, lower- and mid-canopy. From 2.5 to 3.5
years after fire, fire-affected forests lost top-ofcanopy height,
lower/mid-canopy leaf area density, and carbon density; and gained
leaf area density in the understory. Canopy damage appeared in
clusters of height-loss in the fire-affected forest and in canopy
gaps that increased in size. The \ΔNBR, \ΔNPV and
\ΔGV, relative to pre-fire indices, were good proxies of
canopy damage through tree mortality, even if it has occurred
mainly in the lower canopy. Spectral indices changes significantly
improved model accuracy for predicting biomass losses within two
years after fire, being the \ΔGV the most important
predictor, surpassing the \ΔNBR and \ΔNPV. Model
accuracy, however, was not improved within one-year post-fire
interval, when initial biomass had the highest model importance.
Our forest-inventory results suggest that fire impacts are weaker
in the wetter Amazon in comparison to other Amazonian regions.
Here trees of greater sizes and higher wood densities confer a
margin of fire resistance; however, this resistance may not extend
to higher-intensity fires arising from climate change. The LiDAR
analyses revealed complementary processes, such as delayed
large-tree fire impacts and initial tree regeneration in gaps
where the forest inventories did not because of sample scale
dependent detection and the minimum assessed tree size. Our models
of post-fire biomass losses, based on reliable pre-fire
measurements and temporal changes in spectral indices, revealed
the importance of these variables to integrating the complex
post-fire ecological processes we described. Overall, our findings
highlight pervasive impacts of fire that may contribute to the
future climate change sensitivity of rainforests; and supply novel
field-based and remote sensing-based information for the
development and/or refining of temporal and spatial models of
carbon emissions though forest degradation by fire. RESUMO:
Enquanto a degrada{\c{c}}{\~a}o florestal induzida pelo clima e
pelo homem est{\~a}o aumentando na Amaz{\^o}nia, os impactos do
fogo na din{\^a}mica e estrutura florestal permanecem pouco
estudados nas regi{\~o}es mais {\'u}midas da bacia, que s{\~a}o
suscet{\'{\i}}veis a grandes inc{\^e}ndios florestais apenas
durante secas extremas. Especificamente, aqui pretende-se
compreender em detalhes como um inc{\^e}ndio florestal
impulsionado pela seca nesta regi{\~a}o muda a din{\^a}mica da
floresta no curto prazo, a fim de investigar como tais
mudan{\c{c}}as determinam mudan{\c{c}}as na estrutura do dossel
de forma a alterar a din{\^a}mica da regenera{\c{c}}{\~a}o e os
sinais espectrais registrados por sensores orbitais de moderada
resolu{\c{c}}{\~a}o. Uma s{\'e}rie de abordagens baseadas em
dados de campo e Sensoriamento Remoto foi, ent{\~a}o, aplicada.
Primeiramente, parcelas de invent{\'a}rio florestal foram
instaladas em {\'a}reas queimadas e n{\~a}o queimadas logo
ap{\'o}s um inc{\^e}ndio florestal que ocorreu no norte do
Purus-Madeira (Amaz{\^o}nia central) durante o El Niņo de 2015.
Todos os indiv{\'{\i}}duos com 10 cm ou mais de di{\^a}metro
{\`a} altura do peito foram medidos e recenseamentos foram
realizados para rastrear os fatores demogr{\'a}ficos que
determinaram a mudan{\c{c}}a da biomassa ao longo de tr{\^e}s
anos. Tamb{\'e}m foi avaliado como o crescimento a n{\'{\i}}vel
de fuste e a mortalidade foram influenciados pela intensidade do
fogo (representada pela altura da marca do fogo na base das
{\'a}rvores) e pelas caracter{\'{\i}}sticas morfol{\'o}gicas
das {\'a}rvores (tamanho do fuste e densidade da madeira).
Depois, foram analisadas as distribui{\c{c}}{\~o}es verticais da
{\'a}rea foliar e as alturas do topo do dossel em 1025 ha de
florestas de terra firme na mesma regi{\~a}o, amostradas com um
sensor Light Detection and Ranging (LiDAR) aerotransportado aos
2,5 e 3,5 anos ap{\'o}s o fogo. Finalmente, comparamos as
mudan{\c{c}}as temporais anuais acumuladas da biomassa florestal
e em {\'{\i}}ndices espectrais tradicionais derivados de imagens
Landsat 8 o normalized burned ratio (\ΔNBR) e tr{\^e}s
fra{\c{c}}{\~o}es derivadas da mistura espectral
(vegeta{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o-fotossintetizante - \ΔNPV,
vegeta{\c{c}}{\~a}o fotossintetizante - \ΔGV, e sombra -
\ΔShade) para elaborar e melhorar modelos regionais de
perdas de biomassa p{\'o}s-fogo com base na biomassa inicial. A
{\'a}rea de estudo foi afetada por um inc{\^e}ndio de sub-bosque
de baixa intensidade e de propaga{\c{c}}{\~a}o irregular que
n{\~a}o afetou diretamente todas as {\'a}rvores nas parcelas
queimadas. Os invent{\'a}rios florestais mostraram que a floresta
queimada perdeu 27,3% da densidade de indiv{\'{\i}}duos e 12,8%
da biomassa, concentrada nas {\'a}rvores de pequeno e m{\'e}dio
porte. A mortalidade impulsionou essas perdas nos primeiros dois
anos e o recrutamento diminuiu no terceiro ano. A altura da marca
do fogo teve efeitos fortes e transit{\'o}rios, aumentando a
mortalidade das {\'a}rvores, enquanto a ocorr{\^e}ncia do fogo
aumentou o crescimento em {\'a}rvores de menor densidade da
madeira e de maior tamanho apesar do crescimento n{\~a}o ter
aumentado em n{\'{\i}}vel da parcela. As florestas queimadas
apresentaram alturas do topo do dossel mais baixas e
heterog{\^e}neas, com menor densidade de {\'a}rea foliar no
sub-bosque e no dossel inferior e m{\'e}dio. De 2,5 a 3,5 anos
ap{\'o}s o inc{\^e}ndio, as florestas afetadas pelo fogo
perderam altura do topo do dossel, densidade de {\'a}rea foliar
no dossel inferior e m{\'e}dio, e densidade de carbono; e
ganharam densidade de {\'a}rea foliar no sub-bosque. Danos no
dossel apareceram em grupamentos de perda de altura na floresta
afetada pelo fogo e nas clareiras que aumentaram de tamanho. O
\ΔNBR, \ΔNPV e \ΔGV, em rela{\c{c}}{\~a}o aos
{\'{\i}}ndices anteriores ao fogo, foram boas vari{\'a}veis
preditoras de danos ao dossel por meio da mortalidade de
{\'a}rvores, mesmo que esta tenha ocorrido principalmente no
dossel inferior. As mudan{\c{c}}as nos {\'{\i}}ndices
espectrais melhoraram significativamente a precis{\~a}o do modelo
para prever perdas de biomassa em dois anos ap{\'o}s o fogo,
sendo o \ΔGV foi o preditor mais importante, superando o
\ΔNBR e \ΔNPV. A precis{\~a}o do modelo, no entanto,
n{\~a}o foi melhorada no intervalo de um ano p{\'o}s-fogo,
quando a biomassa inicial teve a maior import{\^a}ncia. Nossos
resultados baseados no invent{\'a}rio florestal sugerem que os
impactos do fogo s{\~a}o mais fracos nas regi{\~o}es mais
{\'u}midas da Amaz{\^o}nia em compara{\c{c}}{\~a}o com outras
regi{\~o}es amaz{\^o}nicas. Nesta regi{\~a}o, {\'a}rvores de
maiores tamanhos e maiores densidades da madeira conferem uma
margem de resist{\^e}ncia ao fogo; no entanto, essa
resist{\^e}ncia pode n{\~a}o se estender a inc{\^e}ndios de
alta intensidade decorrentes da mudan{\c{c}}a no clima. As
an{\'a}lises dos dados LiDAR revelaram processos complementares,
como os impactos tardios do inc{\^e}ndio em {\'a}rvores grandes
e regenera{\c{c}}{\~a}o inicial nas clareiras onde os
invent{\'a}rios florestais n{\~a}o fizeram tal
indica{\c{c}}{\~a}o devido {\`a} escala de an{\'a}lise e ao
tamanho m{\'{\i}}nimo das {\'a}rvores amostradas. Os modelos de
perdas de biomassa p{\'o}s-fogo, baseados em confi{\'a}veis
medi{\c{c}}{\~o}es iniciais e mudan{\c{c}}as temporais nos
{\'{\i}}ndices espectrais, revelaram a import{\^a}ncia dessas
vari{\'a}veis para integrar os complexos processos
ecol{\'o}gicos p{\'o}s-fogo que descrevemos. No geral, nossas
descobertas destacam generalizados impactos do fogo que podem
contribuir para a futura sensibilidade das florestas tropicais
{\`a}s mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas; e fornecem novas
informa{\c{c}}{\~o}es de campo e Sensoriamento Remoto para o
desenvolvimento e/ou refinamento de modelos temporais e espaciais
de emiss{\~o}es de carbono atrav{\'e}s da degrada{\c{c}}{\~a}o
florestal pela ocorr{\^e}ncia do fogo.",
committee = "Shimabukuro, Yosio Edemir (presidente) and Arag{\~a}o, Luiz
Eduardo Oliveira e Cruz de (orientador) and Galv{\~a}o,
L{\^e}nio Soares and Silva, Camila Val{\'e}ria de Jesus and
Nelson, Bruce Walker",
englishtitle = "Sensoriamento remoto aplicado ao monitoramento de florestas
afetadas pelo fogo na Amaz{\^o}nia central",
language = "en",
pages = "128",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/44TDCUL",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/44TDCUL",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "10 maio 2024"
}