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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/44995
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Title: Uso do escaneamento a laser aerotransportado como ferramenta para monitoramento de variáveis estruturais de florestas manejadas na Amazônia
Other Titles: The use of air laser scanning as a monitoring tool of structuralvariables of selective logging in the Amazon
Authors: Gomes, Leilson Ferreira
metadata.dc.contributor.email: leilsonferreiragomes@gmail.com
Orientador(es):: Bias, Edilson de Souza
Assunto:: Monitoramento ambiental
Avaliação de impacto
Sensoriamento remoto
Manejo florestal
Issue Date: 4-Oct-2022
Citation: GOMES, Leilson Ferreira. Uso do escaneamento a laser aerotransportado como ferramenta para monitoramento de variáveis estruturais de florestas manejadas na Amazônia. 2022. 183 f., il. Tese (Doutorado em Geociências Aplicadas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Abstract: O monitoramento em áreas de manejo florestal sustentável depende do conhecimento daestrutura florestal, dos impactos que a exploração causou na floresta e o comportamento davegetação remanescente após a intervenção. Convencionalmente, essas informações são obtidasa partir de levantamentos de campo, integrados com dados de sensoriamento remoto. Porém,inventários florestais, desenvolvidos com técnicas convencionais, consomem um significativoespaço de tempo e de recursos humanos e, em alguns casos, tornam-se inviáveis pelasdificuldades de acesso às áreas, e os levantamentos de campo com uso de GNSS (GlobalNavigation Satellite System), normalmente com sistemas de navegação, são extensos eimprecisos. Já imagens subestimam os impactos, pois o dossel obscurece a verdadeira área deimpacto. Métodos alternativos têm possibilitado extrair métricas de áreas florestais de formaconfiável. O sistema a laser aerotransportado (ALS), baseado na tecnologia LiDAR (LightDetection and Ranging), permite a obtenção de informações tridimensionais acerca da superfícieterrestre com alta precisão. Neste estudo foi utilizada a tecnologia LiDAR ALS e dados decampo para estimar os impactos e alterações estruturais decorrentes do manejo florestalsustentável de EIR (Exploração de Impacto Reduzido), em áreas de concessão na FlorestaNacional do Jamari, Rondônia, partindo da hipótese que o LiDAR é uma eficiente ferramentapara estimar os impactos e alterações na floresta e promove um método alternativo demonitoramento de concessões florestais de EIR na Amazônia. O uso do Modelo de DensidadeRelativa (MDR), considerando o extrato de 1 a 5 m de altura em relação ao terreno, evidenciou oretrato pós-exploratório do sub-bosque. Desta forma, foi possível detectar a infraestrutura deexploração, calcular a área ocupada e, a partir de zonas de impacto, estimar a área de florestaimpactada pela extração seletiva de madeira no sub-bosque, com resultados similares aos delevantamento de campo utilizando GNSS. Avaliou-se a abertura de clareiras, calculadas com ouso do Modelo de Altura de Dossel (MAD), da nuvem de pontos LiDAR. Foram extraídas asmédias de altura da cobertura do dossel, a frequência, distribuição do tamanho das clareiras e ocoeficiente de Gini. Foram comparadas as médias e alterações na altura do dossel florestal pormeio da diferença entre os modelos de altura. Para estimar o impacto total no dossel, decorrenteda exploração florestal, foi necessária a comparação das métricas do MAD antes e após aexploração da área. Utilizando a técnica de regressão linear múltipla e a combinação devariáveis LiDAR com informações extraídas de parcelas permanentes, foi possível desenvolveruma equação capaz de estimar com precisão a alteração na AGB (biomassa seca acima do solo)e carbono florestal. A tecnologia LiDAR demonstrou ser eficaz para o monitoramento dosimpactos da exploração seletiva de madeiras no Plano de Manejo Florestal Sustentável daFloresta Nacional do Jamari na Amazônia, pois o método desenvolvido neste estudo foi capaz deprover informações satisfatórias quanto as alterações estruturais da floresta manejada.
Abstract: Monitoring in sustainable forest management areas depends on the knowledge of the forest’sstructure, the impacts caused by logging, and the behavior of the remaining vegetation afterintervention. Conventionally, this information is obtained from field surveys and integrated withremote sensing data. However, traditional inventorying techniques often consume a significantamount of time and human resources and in some cases, it becomes unfeasible due to low access.Moreover, field surveys using Global Navigation Satellite System (GNSS) are typically lengthyand imprecise. Ordinary imagery often underestimates the impact on the forest, as the forestcanopy hides truly affected areas. Alternative methods have made it possible to reliably extractmetrics from them. The airborne laser system (ALS), based on Light Detection and Rangingtechnology (LiDAR), allows us to obtain three-dimensional data about the earth's surface withhigh precision. In this study, both LiDAR ALS technology and field data were used to estimateimpacts on the forest and structural changes resulting from sustainable forest management inReduced impact logging (RIL) in concession areas in the Jamari National Forest, Rondônia. Thiswas based on the hypothesis that the LiDAR is an efficient tool for estimating effects andchanges to the forest and it promotes an alternative method for monitoring concessions areas inthe Amazon (EIR). The use of Relative Density Model (RDM), considering the extract from 1 to5 m in height in relation to the terrain, revealed the post-exploratory characteristics of theunderstory. This way, it was possible to detect logging infrastructure, calculate the occupied areaand, estimate the area of forest affected by selective logging in the understory with similarresults to those of a field survey using GNSS. Forest clearings were evaluated and calculatedusing the Canopy Height Model (CHM) of the LiDAR point cloud. Mean canopy cover height,frequency, clearing size distribution, and Gini index were extracted. Medians and changes inforest canopy height were compared to the difference in height models. To estimate the totalimpact on the canopy from logging, it was necessary to compare CHM metrics before and afterlogging activities in the area. Using the multiple linear regression techniques as well as LiDARvariables with information extracted from permanent plots, it was possible to develop anequation capable of accurately estimating the changes in above-ground dry biomass (AGB) andforest carbon. LiDAR technology proved to be an effective tool for monitoring the impacts ofselective logging on the Sustainable Forest Management Plan of the Jamari National Forest inthe Amazon, as the method developed in this study was able to provide satisfactory informationregarding structural changes in the managed forest.
Description: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2022.
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Appears in Collections:IG - Doutorado em Geociências Aplicadas (Teses)

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