Quantificação de carbono em áreas de florestas nativas com uso de sensoriamento remoto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Jaciely Gabriela Melo da
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19123
Resumo: This dissertation comprises two interdependent chapters. In the first chapter, I carried out a systematic literature review, focusing on articles on forest restoration, ecological restoration, carbon and remote sensing up to November 2022. The systematic review was conducted using the Web of Science database. Exclusion and inclusion criteria were applied, resulting in 38 studies that were analyzed based on information such as place of publication, location of the study, type of vegetation, type of restoration, type of satellites and modeling used in the scientific articles. In the second chapter, an area undergoing restoration using the direct sowing method was monitored from 2018 to 2022, and each year the vegetation indices (NDVI, SAVI, EVI, PRI and CO2Flux) were analyzed to understand the behavior and growth of the restored vegetation in each year. At the same time, forest inventory data collected by the SemeAR/UFSCar Research Group was used. Using this data, it was possible to calculate the total biomass (t.dm/ha) and the carbon stock in the trees and in the stratum (tCO2e), establishing relationships with the vegetation indices by means of a multiple linear regression analysis using the Stepwise technique in RStudio. The main results of this work include: (i) mapping research into forest restoration, ecological restoration, carbon and remote sensing; (ii) calculating the carbon stock and biomass for the study area, restored using the direct seeding technique; and (iii) comparing the forest inventory data with the information generated by the vegetation indices, highlighting the relationship between these indices and the information on the carbon stock.
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The systematic review was conducted using the Web of Science database. Exclusion and inclusion criteria were applied, resulting in 38 studies that were analyzed based on information such as place of publication, location of the study, type of vegetation, type of restoration, type of satellites and modeling used in the scientific articles. In the second chapter, an area undergoing restoration using the direct sowing method was monitored from 2018 to 2022, and each year the vegetation indices (NDVI, SAVI, EVI, PRI and CO2Flux) were analyzed to understand the behavior and growth of the restored vegetation in each year. At the same time, forest inventory data collected by the SemeAR/UFSCar Research Group was used. Using this data, it was possible to calculate the total biomass (t.dm/ha) and the carbon stock in the trees and in the stratum (tCO2e), establishing relationships with the vegetation indices by means of a multiple linear regression analysis using the Stepwise technique in RStudio. The main results of this work include: (i) mapping research into forest restoration, ecological restoration, carbon and remote sensing; (ii) calculating the carbon stock and biomass for the study area, restored using the direct seeding technique; and (iii) comparing the forest inventory data with the information generated by the vegetation indices, highlighting the relationship between these indices and the information on the carbon stock.Esta dissertação abrange dois capítulos interdependentes. No primeiro capítulo, realizei uma revisão sistemática de literatura, focada em artigos que abordam a temática da restauração florestal, restauração ecológica, carbono e sensoriamento remoto até novembro de 2022. A revisão sistemática foi conduzida utilizando a base de dados Web of Science. Critérios de exclusão e inclusão foram aplicados, resultando em 38 estudos que foram analisados com base em informações como local de publicação, local do estudo, tipo de vegetação, tipo de restauração, tipo de satélites e modelagens utilizadas nos artigos científicos. Já no segundo capítulo, foi monitorada uma área em processo de restauração pelo método de semeadura direta nos anos de 2018 a 2022, sendo que a cada ano foram analisados os índices de vegetação (NDVI, SAVI, EVI, PRI e CO2Flux) para compreender o comportamento e crescimento da vegetação restaurada em cada ano. Paralelamente, foram usados dados do inventário florestal coletados pelo Grupo de Pesquisa SemeAR/UFSCar. Através desses dados, foi possível calcular a biomassa total (t.dm/ha) e o estoque de carbono nas árvores e no estrato (tCO2e), estabelecendo relações com os índices de vegetação por meio de uma análise de regressão linear múltipla utilizando a técnica Stepwise no RStudio. Os principais resultados deste trabalho incluem: (i) o mapeamento das pesquisas sobre restauração florestal, restauração ecológica, carbono e sensoriamento remoto; (ii) o cálculo do estoque de carbono e biomassa para a área de estudo, restaurada pela técnica de semeadura direta; e (iii) a comparação entre os dados do inventário florestal e as informações geradas pelos índices de vegetação, evidenciando as relações entre esses índices e as informações sobre o estoque de carbono.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus SorocabaPrograma de Pós-Graduação em Planejamento e Uso de Recursos Renováveis - PPGPUR-SoUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccesssemeadura diretaÍndices de vegetaçãoflorestas tropicaisvegetation indicestropical forestsdirect seedingCIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTALCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOGRAFIA FISICACIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTOQuantificação de carbono em áreas de florestas nativas com uso de sensoriamento remotoQuantifying carbon in native forest areas using remote sensingCuantificación del carbono en zonas forestales autóctonas mediante teledeteccióninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertação_artigo_Jaciely_Silva_corrigido_v8_folha_de_aprovacao.pdfDissertação_artigo_Jaciely_Silva_corrigido_v8_folha_de_aprovacao.pdfDissertação versão corrigidaapplication/pdf5056671https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19123/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_artigo_Jaciely_Silva_corrigido_v8_folha_de_aprovacao.pdf542b049ac79dac4557f1f05ce875c0e2MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19123/2/license_rdff337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52TEXTDissertação_artigo_Jaciely_Silva_corrigido_v8_folha_de_aprovacao.pdf.txtDissertação_artigo_Jaciely_Silva_corrigido_v8_folha_de_aprovacao.pdf.txtExtracted texttext/plain161589https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19123/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_artigo_Jaciely_Silva_corrigido_v8_folha_de_aprovacao.pdf.txt34488549bfb7c716f0391cfd90617ea9MD53ufscar/191232024-05-14 17:13:51.18oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/19123Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222024-05-14T17:13:51Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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description This dissertation comprises two interdependent chapters. In the first chapter, I carried out a systematic literature review, focusing on articles on forest restoration, ecological restoration, carbon and remote sensing up to November 2022. The systematic review was conducted using the Web of Science database. Exclusion and inclusion criteria were applied, resulting in 38 studies that were analyzed based on information such as place of publication, location of the study, type of vegetation, type of restoration, type of satellites and modeling used in the scientific articles. In the second chapter, an area undergoing restoration using the direct sowing method was monitored from 2018 to 2022, and each year the vegetation indices (NDVI, SAVI, EVI, PRI and CO2Flux) were analyzed to understand the behavior and growth of the restored vegetation in each year. At the same time, forest inventory data collected by the SemeAR/UFSCar Research Group was used. Using this data, it was possible to calculate the total biomass (t.dm/ha) and the carbon stock in the trees and in the stratum (tCO2e), establishing relationships with the vegetation indices by means of a multiple linear regression analysis using the Stepwise technique in RStudio. The main results of this work include: (i) mapping research into forest restoration, ecological restoration, carbon and remote sensing; (ii) calculating the carbon stock and biomass for the study area, restored using the direct seeding technique; and (iii) comparing the forest inventory data with the information generated by the vegetation indices, highlighting the relationship between these indices and the information on the carbon stock.
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