Além das árvores: mapeando a biomassa total acima do solo no Cerrado brasileiro usando dados de lidar aerotransportado de alta densidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Máira Beatriz Teixeira Da
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48414
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2023.
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spelling Além das árvores: mapeando a biomassa total acima do solo no Cerrado brasileiro usando dados de lidar aerotransportado de alta densidadeBiomassaVegetaçãoSavana tropicalCerradoSensoriamento remotoMapeamento florestalTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2023.Os ecossistemas de savana tropical desempenham um papel importante na sazonalidade do ciclo global do carbono. No entanto, sua capacidade de armazenar e sequestrar carbono é incerta devido aos efeitos combinados e interativos das atividades antropogênicas e das mudanças climáticas, que afetam os regimes de incêndios florestais e a dinâmica da vegetação. Medições precisas da biomassa acima do solo (AGB) na savana tropical em escalas espaciais amplas, são cruciais para alcançar estratégias eficazes de mitigação de emissões de carbono. UAV-lidar é uma nova tecnologia de sensoriamento remoto que pode permitir mapeamento 3-D rápido da estrutura e AGB de ecossistemas de savana tropical. Este estudo teve como objetivo avaliar a capacidade do UAV-lidar de alta densidade para estimar e mapear a biomassa aérea total (árvores, arbustos e camadas superficiais) (AGBt) no Cerrado brasileiro. Cinco modelos ordinários de regressão de mínimos quadrados estimando AGBt foram ajustados, usando uma amostra de 50 parcelas de campo (30x30 m2 ), e foram usados para mapear o AGBt a partir de dados UAV-lidar coletados em mais de 1.854 ha abrangendo as três principais formações de vegetação (floresta, savana e campestre) no Cerrado. O melhor modelo foi selecionado através do Critério de Informação de Akaike, coeficiente de determinação ajustado (adj. R2), erro quadrático absoluto e relativo (RMSE). O modelo que usa altura e cobertura da vegetação foi o mais eficaz, com um modelo global com adj-R2 de 0,79 e um RMSE de validação cruzada de 19,11 Mg/ha (33,40%). A incerteza e os erros de nossas estimativas foram avaliados para cada formação de vegetação separadamente, resultando em RMSEs de 27,08 Mg/ha (25,99%) para florestas, 17,76 Mg/ha (43,96%) para savanas e 7,72 Mg/ha (44,92%) para campestre. Esses resultados comprovam a viabilidade do potencial da tecnologia UAV-lidar no Cerrado, mas também enfatizam a necessidade de aprofundar a estimativa de biomassa em savanas, de grande importância na caracterização do balanço global de carbono e para apoiar atividades integradas de manejo do fogo em ecossistemas de savana tropical. Nossos resultados servem de referência para estudos futuros com o objetivo de gerar mapas precisos de biomassa e fornecer dados de linha de base para o gerenciamento eficiente de incêndios e impactos previstos de mudanças climáticas nos ecossistemas de savana tropical.Tropical savanna ecosystems play a major role in the seasonality of the global carbon cycle. However, their ability to store and sequester carbon is uncertain due to combined and intermingling effects of anthropogenic activities and climate change, which impact wildfire regimes and vegetation dynamics. Accurate measurements of tropical savanna vegetation aboveground biomass (AGB) over broad spatial scales are crucial to achieve effective carbon emission mitigation strategies. UAV-lidar is a new remote sensing technology that can enable rapid 3-D mapping of structure and related AGB in tropical savanna ecosystems. This study aimed to assess the capability of high-density UAV-lidar to estimate and map total (árvore, shrubs, and surface layers) aboveground biomass density (AGBt) in the Brazilian Savanna (Cerrado). Five ordinary least square regression models estimating AGBt were adjusted using 50 field sample plots (30 m × 30 m). The best model was selected under Akaike Information Criterion, adjusted coefficient of determination (adj.R2 ), absolute and relative root mean square error (RMSE), and used to map AGBt from UAV-lidar data collected over 1,854 ha spanning the three major vegetation formations (forest, savanna, and grassland) in Cerrado. The model using vegetation height and cover was the most effective, with an overall model adj-R 2 of 0.79 and a leave-one-out cross-validated RMSE of 19.11 Mg/ha (33.40%). The uncertainty and errors of our estimations were assessed for each vegetation formation separately, resulting in RMSEs of 27.08 Mg/ha (25.99%) for forests, 17.76 Mg/ha (43.96%) for savannas, and 7.72 Mg/ha (44.92%) for grasslands. These results prove the feasibility and potential of the UAV-lidar technology in Cerrado but also emphasize the need for further developing the estimation of biomass in grasslands, of high importance in the characterization of the global carbon balance and for supporting integrated fire management activities in tropical savanna ecosystems. Our results serve as a benchmark for future studies aiming to generate accurate biomass maps and provide baseline data for efficient management of fire and predicted climate change impacts on tropical savanna ecosystems.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Florestal (FT EFL)Programa de Pós-Graduação em Ciências FlorestaisMatricardi, Eraldo Aparecido TrondoliSilva, Carlos AlbertoCosta, Máira Beatriz Teixeira Da2024-06-25T18:09:37Z2024-06-25T18:09:37Z2024-06-252023-02-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCOSTA, Máira Beatriz Teixeira da. Além das árvores: mapeando a biomassa total acima do solo no Cerrado brasileiro usando dados de lidar aerotransportado de alta densidade. 2023. 77 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Florestais)—Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48414porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-06-25T18:09:37Zoai:repositorio.unb.br:10482/48414Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-06-25T18:09:37Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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