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CD-17 Resumo

Validação, escalonamento e parametrização de modelo de recuperação de floresta da região amazônica usando-se sensores espaciais, aeronaves e GIS

Diogenes Salas Alves — DPI (INPE) (SA-PI)
Mark J Ducey — University of New Hampshire (US-PI)

Esta proposta vem responder à solicitação dos

Programas LBA-Ecologia e Ciência do Ciclo do Carbono da NASA para o

desenvolvimento de pesquisa por sensoriamento remoto, métodos e bancos de dados

para o estudo da resposta dos ecossistemas aos distúrbios em escala regional.

Propomos uma abordagem incremental em quatro fases direcionadas à modelagem

espacialmente explícita e ao mapeamento de regeneração potencial de floresta da

Região Amazônica. Cada uma dessas fases trará uma contribuição significativa ao

atual entendimento da resposta dos ecossistemas aos distúrbios em escala

regional.





O desenvolvimento de capacidade de previsão de

potencial de regeneração de uma floresta tem implicações consideráveis para o

nosso entendimento da dinâmica do carbono em um futuro caracterizado por uma

crescente conversão das florestas amazônicas maduras e o subseqüente abandono

de muitas áreas originalmente devastadas para atividades agrícolas. Um foco

central de nossa abordagem é o desenvolvimento de abordagens de sensoriamento

remoto para a quantificação da recuperação da vegetação e mudanças na biomassa

que se seguem aos distúrbios, determinação da escala ótima dessas abordagens e

a testagem de parâmetros específicos dos distúrbios que podem influenciar as

taxas de regeneração de florestas na Amazônia. 





A Fase 1 consiste numa produção de mapas

preliminares de regeneração potencial de floresta da região usando-se um modelo

empírico para o acúmulo de biomassa em florestas secundárias globais (Johnson

et al. 2000; veja apêndice B). Os mapas são uma aplicação espacialmente

explícita de modelos algorítmicos dentro de uma estrutura GIS delimitada por

conjuntos de dados regionais já disponíveis sobre clima e textura do solo. Os

produtos da Fase 1 incluem mapas ilustrativos do acúmulo potencial de biomassa

em  florestas amazônicas regeneradas em

intervalos de 5 anos (Zarin et al. (submetido));  veja Apêndice C).





A Fase 2 compreende a definição de um conjunto

de índices espectrais normalizados de regeneração de floresta otimizado para a

Região Amazônica. Esses índices serão derivados de dados multi-temporais do

Landsat TM/ETM+ e MASTER, calibrados com medições de campo de estrutura

regenerada e estimativas de altura de dossel e distribuição vertical. A

resolução ideal desses índices espectrais será quantificada. Os produtos

esperados para a Fase 2 incluem quantidades de dados de regeneração de floresta

que conterão a idade e história de uso da terra  de cada local, seqüências temporais de índices de regeneração,

altura derivada de dossel, perfis de dosséis e propriedades estruturais de

dosséis de um subconjunto de locais de regeneração.





A Fase 3 consiste na testagem da confiabilidade

dos mapas preliminares (Produto da Fase 1) e dos índices de sensoriamento

remoto da estrutura de regeneração (Produtos da Fase 2). Serão empregados

métodos de validação tradicionais para a comparação das previsões dos modelos

espacialmente explícitos com os dados de inventário de floresta para o

desenvolvimento do modelo. “Validação” é usada aqui com sentido estritamente

estatístico. Usando-se dados independentes, serão avaliadas as tendências e as

características da variância do modelo global quando usado como previsor

regional, incluindo-se a partição dos componentes de variância em componentes

locais (dentro do sítio) e regionais (inter-sítios). Embora o modelo tenha sido

desenvolvido com referência à estrutura de regeneração de biomassa, a sua

aplicabilidade será testada para a previsão da estrutura de regeneração

conforme expressa nos índices espectrais definidos na Fase 2.
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As estimativas de biomassa do AIRSAR serão

testadas e comparadas para se avaliar as diferenças sazonais e inter-sítios de

resgates de biomassa baseados no SAR. O produto da Fase 3 consiste na avaliação

da acuidade dos mapas de regeneração espacialmente explícitos de biomassa e

estrutura, baseados tanto em dados de campo como em dados de sensoriamento

remoto. 





A Fase 4 é o refinamento do modelo global para

aumentar a aplicabilidade regional pela inclusão de parâmetros conhecidos de

distúrbios específicos mostrados para explicar uma quantidade significativa de

variância entre a biomassa medida e modelada, e a estrutura. Serão testados

parâmetros que descrevem o tipo de distúrbio, tamanho, razão de área perimetral

e história de uso da terra, incluindo-se o número de ciclos agrícolas e

persistência dos vários estágios da cobertura vegetal. Observações baseadas em

sensoriamento remoto são necessárias para a testagem adequada da importância

desses parâmetros de distúrbio específico com um número suficiente de

observações. Um subconjunto de dados de inventário florestal será usado para

calibar esse aperfeiçoamento do modelo. A seleção do modelo empregará

comparação de validação com dados independentes reservados, ou re-amostragem de

técnicas de comparação de validação para permitir  a assimilação da observação com o ajuste do modelo assim como

avaliar erros esperados de previsões. O padrão de previsões espaciais

resultante será também comparado ao padrão espacial dos índices espectrais

definidos na Fase 2. Os produtos principais da fase 4 serão um modelo de

regeneração potencial de floresta, de avaliação acurada e regionalmente

refinado e mapas derivativos que irão fornecer nossas melhores previsões (e

estimativas de erros correspondentes) para as respostas regionais de biomassa e

estrutura de floresta para os padrões atuais e futuros de uso da terra na

Amazônia.






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