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Título: Modelagem para determinação do fluxo de CO2 em paisagens naturais e antrópicas na região amazônica a partir de dados do sensor MODIS
Autor(es): Rocha, Luísa Resende
Orientador(es): Baptista, Gustavo Macedo de Mello
Assunto: Floresta Amazônica
Fluxo de carbono
Sensores
Data de publicação: 26-Out-2018
Referência: ROCHA, Luísa Resende. DModelagem para determinação do fluxo de CO2 em paisagens naturais e antrópicas na região amazônica a partir de dados do sensor MODIS. 2018. 88 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: A Floresta Amazônica é responsável por diversos serviços ambientais essenciais para a manutenção do equilíbrio ambiental regional, dentre eles destaca-se a participação no ciclo do carbono. O fluxo de CO2 pode ser medido diretamente nas florestas utilizando técnicas meteorológicas e também pode ser estimado indiretamente por meio do sensoriamento remoto observando o comportamento espectral da vegetação. As estações micrometeorológicas presentes na região amazônica são insuficientes para compreender a dinâmica do fluxo de carbono para toda a região, dessa forma, essas devem ser combinadas com as ferramentas do sensoriamento remoto. O objetivo geral dessa pesquisa consistiu em analisar a potencialidade do sensor multiespectral MODIS para estimar fluxo de CO2 em paisagens antrópicas e naturais por meio de índices espectrais obtidos pela análise das imagens de satélite e validados empregando os dados das torres micrometeorológicas de 3 sítios experimentais do programa LBA (Experimento de Grande Escala da Biosfera - Atmosfera na Amazônia). Foram utilizados os índices (NDVI, EVI, EVI2 e sPRI) e o Índice do Sequestro Florestal de Carbono (CO2flux) que é obtido pela integração do NDVI, EVI e EVI2 com o Índice de Reflectância Fotoquímica (PRI). O estudo foi desenvolvido na Reserva Biológica do Jaru (RO), em uma área de pastagem (RO) e na Floresta Nacional do Tapajós (PA). Foram utilizados dois produtos do MODIS TERRA, MOD21KM e MOD09, sendo que o segundo é disponibilizado com correção atmosférica. O melhor ajuste foi obtido para o índice sPRI calculado a partir das bandas 1 e 11 das imagens sem correção atmosférica associados com os dados de fluxo de carbono das torres mais próximos do horário de passagem do sensor. Em seguida os melhores resultados foram obtidos pelo índice CO2flux. Os coeficientes de determinação das equações mostraram que as modelagens apresentaram um poder preditivo moderado e o melhor ajuste expressa que 60% do fluxo de CO2 medidos nas torres são explicados pelo índice sPRI.
Abstract: The Amazon Forest is responsible for several environmental services to maintain the regional environmental balance, among them the participation in the carbon cycle. The CO2 flux can be directly measured in forests using meteorological techniques and can also be estimated indirectly through remote sensing by observing the spectral behavior of the vegetation. The existing micrometeorological sites in the Amazon region are insufficient to understand the dynamics of the carbon flux for the entire region, so these must be combined with the remote sensing tools. The general aim of this research was to analyze the potential of the MODIS multispectral sensor to estimate CO2 flux in natural and anthropic landscapes in the Brazilian Amazon. The carbon sink was estimated using the spectral indices obtained by satellite image analysis and validated using data from the micrometeorological towers of of the LBA (Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia) from 3 experimental stations. We tested the indices (NDVI, EVI, EVI2 and sPRI) and CO2flux (Index of Carbon Forest Sequestration), obtained using the integration of NDVI, EVI and EVI2 with the Index of Photochemical Reflectance (PRI). The study was developed in the Jaru Biological Reserve (RO), in a pasture area (RO) and in the Tapajós National Forest (PA). Two products of MODIS TERRA, MOD21KM and MOD09 were used, the second one differs for being atmospherically corrected. The best fitting was showed for the PRI index calculated from bands 1 and 11 of the images without atmospheric correction associated with the carbon flux data of the towers closest to the sensor's time of passage. After that, the best results were obtained by the CO2flux index. The coefficients of determination of the equations showed that the models presented a moderate predictive power and the best fit expressed that 60% of the CO2 flux measured in the towers are explained by the sPRI index.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2018.
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Aparece nas coleções:IG - Mestrado em Geociências Aplicadas (Dissertações)

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