Monitoramento da exploração florestal planejada com séries temporais landsat no município de Paragominas, Pará.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FERREIRA, João Victor Paixão de Sousa
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRA
Resumo: Ministério da Educação, Universidade Federal Rural da Amazônia e Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior.
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spelling Monitoramento da exploração florestal planejada com séries temporais landsat no município de Paragominas, Pará.Sensoriamento remotoImagens de satélite - AmazôniaMonitoramento - Exploração flrorestalImagens LandsatNormalized Differencing Fraction Index (NDFI)Modelo de Mistura Espectral (MME)Ministério da Educação, Universidade Federal Rural da Amazônia e Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior.A Amazônia é uma região abundante em recursos estratégicos: hospedando metade das espécies terrestres do planeta, com cerca de 40 mil espécies de plantas, contendo a maior bacia hidrográfica do mundo. A atividade de Manejo Florestal Sustentável busca a preservação dos recursos naturais, principalmente o recurso florestal que deverá estar disponível futuramente. As técnicas de exploração madeireira reduzem os danos colaterais na floresta remanescente e o desperdício de madeira, além de aumentar a produtividade, e reduzir os custos de extração. O monitoramento da exploração florestal pode ser potencializado com o sensoriamento remoto e técnicas de processamento digital de imagens, com o objetivo de detectar e quantificar os impactos da extração madeireira e mudanças naturais na floresta. Tradicionalmente, imagens de satélites multiespectrais têm sido usadas nas estimativas da intensidade e área de impacto do corte seletivo de madeira. Nesse contexto, o presente estudo utilizou séries históricas de imagens de satélite para avaliar os impactos da extração de árvores, e danos colaterais remanescentes em áreas sob plano de manejo florestal. A análise considerou a mudanças na floresta explorada antes, e até cinco anos depois da exploração florestal, utilizando ferramentas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. O estudo foi realizado em uma área de 61 mil hectares de floresta ombrófila densa situada no município de Paragominas, Pará, na área de manejo florestal da fazenda Rio Capim. Foram analisadas 18 Unidades de Produção Anual (UPAs), exploradas no período de 2000 a 2016. Os dados de localização da UPAs e das Unidades de Trabalho (UTs) foram fornecidos pela empresa Cikel, os quais foram integrados à plataforma Google Earth Engine para o processamento de séries históricas de imagens de satélite Landsat. Foram selecionadas imagens dos satélites Landsat 5 TM, 7 ETM+ e 8 OLI/TIRS, para o período estudado. Em seguida, ainda no Earth Engine, foram executados os algoritmos e códigos, fornecidos pelo Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia (Imazon), o modelo de mistura espectral (MME), e o cálculo do índice NDFI (Normalized Differencing Fraction Index). As imagens NDFI foram usadas para quantificar as aberturas no dossel das áreas exploradas com algoritmo de Desvio Absoluto da Mediana (DAM) aplicado à séries temporais. Para a filtragem, organização dos dados tabulares de áreas por UTs e UPAs, e para a geração de estatísticas e gráficos, utilizou-se a linguagem R, por meio da biblioteca Tidyverse. Os resultados deste trabalho permitiram observar as mudanças espaço-temporais ocasionadas pela atividade de manejo florestal nas UPAs da Fazenda Rio Capim, associadas à atividade de exploração florestal. A área de impacto da exploração madeireira manejada foi em média 5% da UPAs, variando de 1% a 13%. O sinal da extração madeireira aumentou 40% (5% em T1, passou para 7% em T2) em média um ano depois da extração, diminuindo 40% (voltou a ficar em 5% em T3), no ano T4 a redução foi de mais 40% (5% em T3, indo para 3% em T4), E a partir do ano T4 para o ano T5 a redução foi de 33% (3% em T4 indo para 2% em T5). Foi avaliado também o impacto da presença de nuvens nas imagens Landsat para o monitoramento da extração madeireira. A ocorrência de nuvens limitou significativamente a quantificação das áreas impactadas pela atividade de exploração madeireira. Para as áreas possíveis de monitoramento, 8 UPAs (de um total de 19) puderam ser monitoradas com imagens Landast indicando baixo impacto da extração (abaixo da média de detecção de extração madeireira, que foi de 5%) e 10 UPAs, com impacto médio a moderado (que estiveram na média ou acima da média, que foi de 5%). Como próximos estudos, os resultados do MME e do NDFI podem ser correlacionados com dados de inventário florestal e de pós-extração para caracterização biofísica de florestais exploradas com manejo. Os resultados deste estudo apontam que séries temporais de imagens Landsat são efetivas para detectar o impacto da extração manejada e como indicador da qualidade do manejo florestal.The Amazon is an abundant region with strategic resources: hosting half of the planet's terrestrial species, with about 40 thousand species of plants, containing the largest hydrographic basin in the world. The activity of Sustainable Forest Management seeks to preserve natural resources, especially the forest resource that should be available in the future. Logging techniques reduce collateral damage to the remaining forest and wood waste, in addition to increasing productivity, and reducing extraction costs. Monitoring of forest exploitation can be enhanced with remote sensing and digital image processing techniques, in order to detect and quantify the impacts of logging and natural changes in the forest. Traditionally, multispectral satellite images have been used to estimate the intensity and impact area of selective logging. In this context, the present study used historical series of satellite images to assess the impacts of tree extraction, and remaining collateral damage in areas under forest management plan. The analysis considered changes in the forest explored before, and up to five years after forest exploitation, using remote sensing and geoprocessing tools. The study was carried out in an area of 61 thousand hectares of dense rain forest located in the municipality of Paragominas, Pará, in the forest management area of the Rio Capim farm. Eighteen Annual Production Units (UPAs) were analyzed, explored in the period from 2000 to 2016. The location data of UPAs and Work Units (UTs) were provided by the company Cikel, which were integrated into the Google Earth Engine platform for the processing of historical series of Landsat satellite images. Images from the Landsat 5 TM, 7 ETM + and 8 OLI / TIRS satellites were selected for the period studied. Then, still on the Earth Engine, the algorithms and codes, provided by the Institute of Man and Environment of the Amazon (Imazon), the spectral mixture model (MME), and the calculation of the NDFI index (Normalized Differencing Fraction Index) were executed. NDFI images were used to quantify the openings in the canopy of the areas explored with the Absolute Deviation from Median (DAM) algorithm applied to the time series. For filtering, organization of tabular data of areas by UTs and UPAs, and for the generation of statistics and graphs, the R language was used, through the Tidyverse library. The results of this work allowed us to observe the spatio-temporal changes caused by the forest management activity in the UPAs of Fazenda Rio Capim, associated with the activity of forest exploration. The impacted area of managed logging was on average 5% of UPAs, ranging from 1% to 13%. The sign of logging increased by 40% (5% in T1, increased to 7% in T2) on average one year after the extraction, decreasing 40% (returned to 5% in T3), in year T4 the reduction was plus 40% (5% in T3, going to 3% in T4), and from year T4 to year T5 the reduction was 33% (3% in T4 going to 2% in T5). The impact of the presence of clouds on Landsat images for monitoring logging was also assessed. The occurrence of clouds significantly limited the quantification of areas impacted by logging activities. For the possible monitoring areas, 8 UPAs (out of a total of 19) could be monitored with Landast images indicating low extraction impact (below the average of logging detection, which was 5%) and 10 UPAs, with average impact to moderate (who were on average or above average, which was 5%). As next studies, the results of MME and NDFI can be correlated with data from forest inventory and post-extraction for biophysical characterization of forest exploited with management. The results of this study indicate that time series of Landsat images can be effective to detect the impact of managed extraction and as an indicator of the quality of forest management.UFRA - Campus BelémSILVA, Jose Natalino MacedoFERREIRA, João Victor Paixão de Sousa2021-02-20T04:31:56Z2021-02-20T04:31:56Z2020-11-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFERREIRA, João Victor Paixão de Sousa. Monitoramento da exploração florestal planejada com séries temporais landsat no município de Paragominas, Pará. Orientador: Jose Natalino Macedo Silva. 2020. 58 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, 2020.CDD 621.3678repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1164Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRAinstname:Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA)instacron:UFRA2021-02-20T04:31:56Zoai:repositorio.ufra.edu.br:123456789/1164Repositório Institucionalhttp://repositorio.ufra.edu.br/jspui/PUBhttp://repositorio.ufra.edu.br/oai/requestrepositorio@ufra.edu.br || riufra2018@gmail.comopendoar:2021-02-20T04:31:56Repositório Institucional da UFRA - Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA)false
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