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Título: Estimativa do estoque florestal potencial a partir dos dados do Inventário Florestal Nacional
Título(s) alternativo(s): Estimating potential forest storage with data from the National Forest Inventory
Autor(es): Biondo, Leandro Meneguelli
Orientador(es): Castro, Renato Vinicius Oliveira
Assunto: Biomassa
Monitoramento ambiental
Inventário florestal
Florestas
Data de publicação: 9-Jul-2017
Data de defesa: 22-Set-2016
Citação: BIONDO, Leandro Meneguelli. Estimativa do estoque florestal potencial a partir dos dados do Inventário Florestal Nacional. 2016. vi, 120 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Utilizando métodos com dados de campo e de sensoriamento remoto ambiental, interpolou-se o Inventário Florestal Nacional (IFN) para indivíduos com DAP>=10cm, com geoestatística e inclusão de informações de RADAR orbital. Desenvouveu-se estimativas do estoque florestal potencial da Caatinga no estado do Ceará. Utilizados RADAR e sensores ópticos, reamostrando os dados de 20x20 km a até 500 m de resolução. Os resultados da modelagem por krigagem foram comparados com as informações de campo e foi utilizada máscara para filtro de Índice de Degradação Florestal por Radar (RFDI) nas estimativas de biomassa em áreas de interesse. Analizou-se geometrias de vegetação do PROBIO e imóveis rurais do Cadastro Ambiental Rural (CAR). Com a biomassa do Ceará estimada em 340 milhões de toneladas, encontrou-se a média de 33,8 ton/ha para “Savana Estepe Arborizada”, tipologia mais comum da Caatinga. Valores para outras tipologias comuns foram estimados, com 27,5 ton/ha para “Savana Estepe Parque", 25,9 ton/ha para “Savana Estepe” enquanto áreas de “Floresta Estacionária SemiDecidual baixa 30” ou “Floresta Savana e Estacionária” indicaram vegetação densa, com mais de 70 ton./ha. Analisados 21.784 imóveis rurais de maio do CAR com área declarada em 2,8 milhões de hectares, ou 19,0% do estado. Na krigagem da biomassa, 28,6% estavam em imóveis rurais. A concentração de biomassa nos registros foi separada de acordo com tipo de imóvel, distribuídas com 53,3% em 21.275 propriedades rurais, 41,7% nos 507 assentamentos e 5,0% em 2 áreas de comunidades tradicionais. O método automatiza a estimativa de biomassa e aplicação de máscara de vegetação em todo o Ceará. Concluiu-se que este método deve ser considerado no uso do IFN com índices de vegetação. Particularmente objetivando estimar estoque florestal espacialmente correlacionado, auxiliando estudos de distribuição territorial de florestas e planejamento de recuperação ambiental.
Abstract: Data from forest inventories and remote sensing was interpolated with the intention of spatially estimating forest storage on unvisited field areas. Using data from trees of 10cm or greater DBH (Diameter at Breast Height) for biomass estimation as part of the potential forest storage, processed with geostatistics and orbital RADAR derived information. The remote sensing together with kriging of the IFN (national forest inventory) to rescale the information from 20km to 500m resolution. Results from kriging were compared to field data and then a filter mask of PALSAR was applied in order to remove areas of low forest density from spatial estimatives. The information was then overlapped with rural properties registry from Rural Environmental Registry (CAR). The results showed a total of 340 million tonnes of biomass on Ceara State, with an average 33.8ton/ha for the most common vegetation typology (Arborized Savannah) and other common typologies ranging between 25.9 and 70.0 ton/ha. With 21.784 rural properties and 2.8 million hectares declared. Accounting for 19.0% of Ceara area, containing 28.6% of estimated biomass. The biomass average was distributed as 53.3% on 21.275 private registries, 41.7% on 507 settlements of agrarian reform and 5.0% on two traditional communities areas. This led to conclude that it is possible and feasible to use the discrete IFN data associated to geostatistics and vegetation indexes on forest storage spatial estimates. The results shown in this work might help future studies on territorial distribution and planning of forest or environmental managing and recovery.
Descrição: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2016.
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