USO DE DADOS LiDAR NA ESTIMATIVA DE VARIÁVEIS BIOFÍSICA NA AMAZÔNIA, SOB DIFERENTES RESOLUÇÕES ESPACIAIS

Autores

  • Franciel Eduardo Rex francielrexx@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná
  • Ana Paula Dalla Corte anapaulacorte@gmail.com
    Universidade Federal do Paraná
  • Aline Bernarda Debastiani aline.debastiani@gmail.com
  • Verônica Satomi Kazama VERONICA.KAZAMA@gmail.com
  • Carlos Roberto Sanquetta carlossanquetta@gmail.com

DOI:

10.31413/nativa.v6i0.6312

Resumo

A Floresta Amazônica é conhecida pela sua diversidade e quantidade de carbono estocado na biomassa acima do solo (do inglês, Above-Ground Biomass-AGB), o que atrai grande interesse em quantificar estes recursos naturais. Devido às dificuldades de mensuração desses dados em campo, o sensoriamento remoto oferece oportunidade na quantificação destes parâmetros (biomassa e carbono), de forma rápida e com custos relativamente baixos. Porém, a resolução espacial desses dados pode afetar essa estimativa, como é o caso dos resultantes tamanhos de pixels possíveis de se obter com o processamento de dados LiDAR (Light Detection and Ranging). No presente estudo, foram utilizados dados de laser scanner aerotransportado e de inventário florestal realizado na Floresta Nacional do Jamari, localizado em Rondônia. A partir destes dados, foram obtidos a AGB e Above-Ground Carbon (AGC) para sete diferentes tamanhos de pixel (10, 20, 30, 40, 50, 75 e 100 m) e avaliado seus efeitos nas estimativas de AGB e AGC. Não houve diferença significativas em nível de 95% de probabilidade entre as estimativas de AGB e AGC. Dados LiDAR apresentam grande potencial na obtenção de parâmetros como a AGB e AGC em floresta tropical, mesmo em diferentes resoluções espaciais.

Palavras-chave: Floresta tropical, laser scanner, carbono, biomassa.

 

USE OF LiDAR DATA IN THE ESTIMATE OF BIOPHYSICAL VARIABLES IN THE AMAZON, UNDER DIFFERENT SPATIAL RESOLUTIONS

 

ABSTRACT:

The Amazon Rainforest is known for its diversity and quantity of carbon stored in above-ground biomass (from English, Above-Ground Biomass-AGB), that attracts great interest in quantifying these natural resources. Due to the difficulties of measuring these data in the field, remote sensing offers the opportunity to quantify these parameters (biomass and carbon), quickly and with relatively low costs. However, the spatial resolution of these data can affect this estimate, as is the case with the resulting possible pixel sizes to be obtained with Light Detection and Ranging (LiDAR) data processing. In the present study, were used data from airborne scanner laser and forest inventory realized in the Jamari National Forest, located in Rondônia. From these data, AGB and Above-Ground Carbon (AGC) were obtained for seven different pixel sizes (10, 20, 30, 40, 50, 75 and 100 m) and evaluated for their effects on AGB and AGC estimates. There was no significant difference at the 95% probability level between AGB and AGC estimates. LiDAR data present great potential in obtaining parameters such as AGB and AGC in tropical forest, even in different spatial resolutions.

Keywords: Rain forest, laser scanner, carbon, biomass.

Referências

ANDERSEN, H. E.; MCGAUGHEY, R. J.; REUTEBUCH, S.E. Estimating forest canopy fuel parameters using LiDAR data. Remote Sensing of Environment, New York, v. 94, n. 4, p. 441-449, 2005. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2004.10.013

ANDERSEN, H.; REUTEBUCH, S. E.; MCGAUGHEY, R. J.; D'OLIVEIRA, MARCUS VINICIO NEVES; KELLER, M. Monitoring selective logging in western Amazonia with repeat lidar flights. Remote Sensing of Environment, New York, v. 151, p. 157-165, 2014. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.08.049

BACCINI, A.; GOETZ, S. J.; WALKER, W. S.; LAPORTE, N. T.; SUN, M.; SULLA-MENASHE, D.; HACKLER, J.; BECK, P. S. A.; DUBAYAH, R.; FRIEDL, M. A.; SAMANTA, S.; HOUGHTON, R. A. Estimated carbon dioxide emissions from tropical deforestation improved by carbon-density maps. Nature Climate Change, v. 2, p. 182-185, 2012. DOI: https://dx.doi.org/10.1038/nclimate1354

BEER, C.; REICHSTEIN, M.; TOMELLERI, E.; CIAIS, P.; JUNG, M.; CARVALHAIS, N.; RÖDENBECK, C.; ARAIN, M. A.; BALDOCCHI, D.; BONAN, G. B.; BONDEAU, A.; CESCATTI, A.; LASSLOP, G.; LINDROTH, A.; LOMAS, M.; LUYSSAERT, S.; MARGOLIS, H.; OLESON, K. W.; ROUPSARD, O.; VEENENDAAL, E.; VIOVY, N.; WILLIAMS, C.; WOODWARD, F. I.; PAPALE, D. Terrestrial Gross Carbon Dioxide Uptake: Global Distribution and Covariation with Climate. Science, Washington, v. 329, n. 5993, p. 834- 838, 2010. DOI: https://dx.doi.org/10.1126/science.1184984

CHAVE J; ANDALO C; BROWN S; CAIRNS MA; CHAMBERS JQ; EAMUS D; FOLSTER H; FROMARD F; HIGUCHI N; KIRA T; LESCURE JP; NELSON BW; OGAWA H; PUIG H; RIERA B; YAMAKURA, T. Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia, Berlin, v. 145, p. 87-99, 2005. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s00442-005-0100-x

CHAVE, J., COOMES, D., JANSEN, S., LEWIS, L.S., SWENSON, N. & ZANNE, A. Towards a worldwide wood economics spectrum. Ecology Letters, Oxford, v. 12, n. 4, p. 351–366, 2009. DOI: https://dx.doi.org/10.1111/j.1461-0248.2009.01285.x

CLARK, D. B.; KELLNER, J. R. Tropical forest biomass estimation and the fallacy of misplaced concreteness. Journal of Vegetation Science, Knivsta, v. 23, n. 6, p. 1191–1196, 2012. DOI: https://dx.doi.org/10.1111/j.1654-1103.2012.01471.x

COUTERON, P.; BARBIER, N.; PROISY, C.; PE´LISSIER, R.; VINCENT, G. Linking remote-sensing information to tropical forest structure: The crucial role of modelling. Earthzine, v. 4, p. 1-4, 2012.

DEFRIES, R. S.; HOUGHTON, R. A.; HANSEN, M. C.; FIELD, C. B.; SKOLE, D.; TOWNSHEND, J. Carbon emissions from tropical deforestation and regrowth based on satellite observations for the 1980s and 1990s. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Washington, v. 99, n. 22, p. 14256–14261, 2002. DOI: https://dx.doi.org/10.1073/pnas.182560099

DEO, R.; RUSSELL, M.; DOMKE, G. Using Landsat Time-series and LiDAR to Inform Aboveground Forest Biomass Baselines in Northern Minnesota, USA. Canadian Journal of Remote Sensing, Ottawa, v. 43, p. 28–47, 2017. DOI: https://dx.doi.org/10.1080/07038992.2017.1259556

D’OLIVEIRA, M. V. N.; REUTEBUCH, S. E.; MCGAUGHEY, R. J.; ANDERSEN, H. E. Estimating forest biomass and identifying low-intensity logging areas using airborne scanning LIDAR in Antimary State Forest, Acre State, Western Brazilian Amazon. Remote Sensing of Environment, New York, v. 124, p. 479-491, 2012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.05.014

FEARNSIDE, P. M. Roraima e o aquecimento global: balanço anual das emissões de gases do efeito estufa provenientes da mudança de uso da terra. In: Barbosa, R.I.; Ferreira E.J.; Castellon, E.G. (Eds.) Homem, Ambiente e Ecologia no Estado de Roraima. Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia. Manaus: INPA, p. 337-359. 2009.

FLEWELLING, J.W. Plot size, shape, and co-registration error determine expected overlap. Quebec City: International Union of Forest Research Organizations/Extending Forest Inventory and Monitoring Over Space and Time, 2009. 5 p.

FRAZER, G.W.; MAGNUSSEN, S.; WULDER, M.A.; NIEMANN, K.O. Simulated impact of sample plot size and co-registration error on the accuracy and uncertainty of LiDAR-derived estimates of forest stand biomass. Remote Sensing of Environment, New York, v. 115, n. 2, p. 636-649. 2011. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2010.10.008

GOETZ, S.; DUBAYAH, R. Advances in remote sensing technology and implications for measuring and monitoring forest carbon stocks and change. Carbon Management, v. 2, n. 3, p. 231–244. 2011. DOI: https://dx.doi.org/10.4155/cmt.11.18

HOUGHTON, R. A.; HALL, F.; GOETZ, S. J.Importance of biomass in the global carbon cycle. Journal of Geophysical Research, Washington, v. 114, p. 1-13, 2009. DOI: https://dx.doi.org/10.1029/2009JG000935

IBGE_INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Manual Técnico da Vegetação Brasileira. 2ª ed. rev. e aum. Rio de Janeiro: IBGE, 2012. 271 p.

KRAUS K.; PFEIFER N. Determination of Terrain Models in Wooded Areas with Airborne Laser Scanner Data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, v. 53, n. 4, p. 193-203, 1998. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/S0924-2716(98)00009-4

LU, D. S. The potential and challenge of remote sensing-based biomass estimation. International Journal of Remote Sensing, Basingstoke, v. 27, n. 7, p. 1297-1328. 2006. DOI: https://dx.doi.org/10.1080/01431160500486732

MCGAUGHEY, R. J. FUSION / LDV: software para análise e visualização de dados LIDAR. Seattle: WA, USFS, p. 11. 2016.

PHUA, M. H.; JOHARI, S. A.; WONG, O. C.; IOKI, K.; MAHALI, M.; NILUS, R.; HASHIM, M. Synergistic use of Landsat 8 OLI image and airborne LiDAR data for above-ground biomass estimation in tropical lowland rainforests. Forest Ecology and Management, Amsterdam, v. 406, p. 163-171. 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.10.007

PLANO DE MANEJO DA FLORESTA NACIONAL DO JAMARI. Edições Ibama/MMA. Brasília, 2005.

EMBRAPA_EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISAS AGROPECUÁRIAS. Projeto paisagens sustentáveis Brasil. Disponível em: <https://www.paisagenslidar.cnptia.embrapa.br/webgis/> Acesso em: 15.fev.2018.

RUIZ L.A.; HERMOSILLA T.; MAURO F.; GODINO M. Analysis of the Influence of Plot Size and LiDAR Density on Forest Structure Attribute Estimates. Forests, Basel, v. 5, n. 5, p. 936-951. 2014. DOI: https://dx.doi.org/10.3390/f5050936

SANTANA, S. H. C. DE; SASTRES, L. F. S.; NAVARRO, S. H.; LAURENTINO, M. L. S. Análisis de labiomasa de fragmento de bosque por medio de productos LIDAR, em Cataluña - España. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, Recife, v. 6, n. 5, p. 235-249, 2016.

SILVA, C.A.; HUDAK, A.T.; KLAUBERG, C.; VIERLING, A.A.; GONZALE-BENECKE, C.; CARVALHO, S.O.C.; RODRIGUEZ, L.C.E.; CARDIL, A. Combined effect of pulse density and grid cell size on predicting and mapping aboveground carbon in fast-growing Eucalyptus forest plantation using airborne LiDAR data. Carbon Balance and Management, v. 12, n. 1, 2017. DOI: https://dx.doi.org/10.1186/s13021-017-0081-1

SILVA, J. L. Danos florestais e estimativa da redução no estoque de carbono em áreas de manejo florestal sob concessão pública: floresta nacional do Jamari–RO, Brasil. 2014. 97f. Dissertação (Mestrado em Ciências de Florestas Tropicais) – Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Manaus, 2014.

SISTEMA NACIONAL DE UNIDADES DE CONSERVAÇÃO (SNUC). 2000. Lei 9.985. Edições Ibama/MMA, Brasília.

ZEIDE, B. Plot size optimization. Forest Science, Bethesda, v. 26, n. 2, p. 251-257. 1980. https://dx.doi.org/10.1093/forestscience/26.2.251

Downloads

Publicado

2018-12-17

Como Citar

Rex, F. E., Dalla Corte, A. P., Debastiani, A. B., Kazama, V. S., & Sanquetta, C. R. (2018). USO DE DADOS LiDAR NA ESTIMATIVA DE VARIÁVEIS BIOFÍSICA NA AMAZÔNIA, SOB DIFERENTES RESOLUÇÕES ESPACIAIS. Nativa, 6, 841–847. https://doi.org/10.31413/nativa.v6i0.6312

Edição

Seção

Engenharia Florestal / Forest Engineering

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)