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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.41.2013.tde-25062013-105829
Document
Author
Full name
Jomar Magalhães Barbosa
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2013
Supervisor
Committee
Bitencourt, Marisa Dantas (President)
Delitti, Welington Braz Carvalho
Keller, Michael Maier
Mesquita Junior, Humberto Navarro de
Santos, João Roberto dos
Title in Portuguese
Estimativa de estrutura biofísica florestal de Mata Atlântica em áreas declivosas por meio de sensores remotos
Keywords in Portuguese
Biomassa florestal acima do solo
Mata Atlântica
Sensoriamento remoto
Sucessão florestal
Abstract in Portuguese
O mapeamento da estrutura florestal em escala de paisagem nos permite avaliar como as florestas respondem aos impactos da ação humana e a mudanças nas condições ambientais. Neste contexto, a tese tem como objetivo elaborar modelos de estimativa de biomassa acima do solo e fechamento de dossel utilizando imagens de satélite, em diferentes estágios de sucessão de Mata Atlântica localizada em área com complexidade topográfica. Para alcançar este objetivo geral, temos dois objetivos específicos: (1) avaliar o efeito da geomorfologia na modelagem da biomassa florestal e fechamento do dossel; (2) analisar os resultados das estimativas considerando diferentes estágios de sucessão florestal e testar o efeito da radiação solar direta sobre o fechamento do dossel. Primeiro, sumarizamos os mais frequentes temas ecológicos e métodos utilizados na literatura ligados a modelagem de estrutura florestal por meio do sensoriamento remoto. Subsequentemente, utilizamos dados de campo e imagens de satélite (LANDSAT TM e ALOS AVNIR-2) para estimar biomassa e fechamento do dossel. Utilizamos modelo digital de elevação como fonte de informação geomorfológica. Foram encontradas melhores estimativas de biomassa e fechamento do dossel quando integramos as imagens de satélite com uma variável geomorfométrica secundária do relevo (Fator de iluminação), que é baseada no ângulo de incidência da radiação solar sobre faces de morros. O índice "solo/vegetação", elaborado no presente estudo, apresentou melhores estimativas de fechamento do dossel quando comparado com a performance de diferentes índices de vegetação. A biomassa estimada pelas imagens possibilitou a diferenciação entre diferentes estágios de sucessão florestal
Title in English
Remote sensing of forest biophysical structure of Atlantic Rainforest over steep slopes
Keywords in English
Aboveground biomass
Atlantic Rainforest
Forest succession
Remote sensing
Abstract in English
Mapping forest structure in landscape scale enables the evaluation of how forested areas respond to human impact and environmental conditions. In this context, the thesis aims to evaluate modeling approaches to estimate forest aboveground biomass and canopy closure with satellite images in different successional forest stands located at a rugged terrain region. Towards that goal, the specific objectives are: (1) to evaluate the effect of topographic features in the remotely sensed biomass and canopy closures estimations; (2) to analyze the modeled data over different successional stands of Atlantic Rainforest and test the effect of the annual direct sunlight in the forest canopy closure. First, we summarize the most frequent ecological inferences discussed in the literature and the methods used about forest structure modeling by using remote sensing data. Afterward, ground biophysical forest data and satellite images (LANDSAT TM and ALOS AVNIR-2) were used to estimate biomass and canopy closure. The modeling approach includes topographic features derived from digital elevation model. Our results show improved biomass and canopy closure estimates when the modeling includes satellite data interacting with a secondary geomorphometric variable (the Illumination Factor), that is based on direct solar beam angle. The soil/vegetation index, suggested in the present study, showed a better performance when compared with other vegetation index to estimate canopy closure. The modeled biomass shows evident biophysical distinction among different forest succession stages
 
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Publishing Date
2013-08-09
 
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