Estimativa de Biomassa e Carbono Acima do Solo Usando Dados LiDAR Aerotransportados no Parque Natural Municipal de Castanhal, Pará
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.07.p5565-5581Palavras-chave:
Biomassa florestal, Estoque de carbono, Sensoriamento Remoto, Veículo áereo não tripulado, Estrutura florestalResumo
Diante do cenário de mitigação das alterações climáticas, compreender a dinâmica da biomassa nas florestas é imprescindível para monitoramento ambiental e de carbono, de modo a garantir a conservação dos ecossistemas e desenvolver estratégias visando reduzir emissões de gases do efeito estufa. Torna-se evidente a necessidade por métodos precisos e menos invasivo ao ambiente. Com isso, o objetivo deste estudo é quantificar a biomassa e carbono acima do solo, empregando a tecnologia LiDAR, no Parque Natural Municipal de Castanhal (PA). Para aquisição dos dados LiDAR foi utilizado o veículo aéreo não tripulado, Matrice 300 RTK, equipado com sensor Zenmuse L1, esses foram ingeridos no FUSION/LDV versão 4.50. A partir disso, foram extraídos: Modelo digital de terreno (DTM), Modelo de superfície do dossel (CSM) e o Modelo de altura do dossel (CHM). Além disso, foram obtidos a estimativa de biomassa e carbono acima do solo (AGB e AGC) em diferentes resoluções espaciais e analisado seus efeitos. Assim, os modelos: DTM, CSM e CHM permitiram obter uma visão detalhada da estrutura tridimensional da floresta, fornecendo informações, como topografia, a distribuição horizontal e dimensão das copas, a identificação de clareiras e a determinação da altura do dossel. Quanto a estimativa de AGB e AGC, trouxe informações detalhadas da distribuição deles no parque e houve saturação dos dados na resolução de 20 m. Pode-se concluir, que o LiDAR tem potencial para estimar AGB e AGC de forma precisa, que irão contribuir para a formulação de políticas públicas e estratégias de conservação ambiental no parque.
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Referências
Alvares, C. A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., Gonçalves, J. D. M., & Sparovek, G. (2013). Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische zeitschrift, 22(6), 711-728. https://doi.org/ 10.1127/0941-2948/2013/0507.
Araújo, Y. R. V., Moreira, Z. C. G., & das Neves, A. I. (2020). Estoque de carbono e de biomassa em vegetação com diferentes estágios de regeneração e alterações antrópicas em área urbana. Revista Brasileira de Meio Ambiente, 8(2). https://revistabrasileirademeioambiente.com/index.php/RVBMA/article/view/353.
Assis, T. O., Aguiar, A. P. D., Von, C. R., Gomes, D. M., P., Kury, J. N., Ometto, J. P. H., & Nobre, C. A. (2020). CO2 emissions from forest degradation in Brazilian Amazon. Environmental Research Letters, 15(10), 104035. https://doi.org/ 10.1088/1748-9326/ab9cfc.
Avelar, M. C., Pontes, A. N., & Paula, M. T. (2023). Educação Ambiental para conservação dos elementos naturais do Parque Natural Municipal de Castanhal (PA). Revista Brasileira de Educação Ambiental (RevBEA), 18(1), 299-317. http://dx.doi.org/10.34024/revbea.2023.v18.1403.
Bar-On, YM, Phillips, R. e Milo, R. (2018). A distribuição de biomassa na Terra. Anais da Academia Nacional de Ciências, 115(25), 6506-6511. https://doi.org/10.1073/pnas.1711842115.
Barros, Q. S., Rodrigues, N. M. M., Mesquita Pinheiro, R., & Ferreira, E. J. L. (2023). Potencial da tecnologia LiDAR terrestre na área florestal. Scientia Naturalis, 5(1). https://doi.org/10.29327/269504.5.1-29.
Berveglieri, A., Imai, N. N., Tommaselli, A. M. G., & Martinez, B. F. (2019). Geração de Modelo de Altura de Árvore Usando Imagens Aéreas Históricas para o Monitoramento da Regeneração em Floresta Tropical de Mata Atlântica. Anuário do Instituto de Geociências, 42(4), 206-218. https://doi.org/10.11137/2019_4_206_218.
Boa Morte, C. D. L. B., Carvalho, L. F. S. G., & Barros, R. S. (2020). Uso de VANT como ferramenta para estimativa de altura de dossel em manguezal: um estudo investigativo em Guaratiba, Rio de Janeiro, Brasil. Revista Tamoios, 16(3). https:// 10.12957/tamoios.2020.55745.
Borsah, A. A., Nazeer, M., & Wong, M. S. (2023). LIDAR-Based Forest Biomass Remote Sensing: A Review of Metrics, Methods, and Assessment Criteria for the Selection of Allometric Equations. Forests, 14(10), 2095. https://doi.org/10.3390/f14102095.
Resolução CONAMA N° 33, de 7 de dezembro de 1994. (1994, 30 de dezemebro). Dispõe sobre a definição dos estágios sucessionais das formações vegetais ocorrentes na região da Mata Atlântica do Rio Grande do Sul. Diário Oficial da União. https://sema.rs.gov.br/upload/arquivos/201612/02142051-resolucao-conama-n-33.pdf.
Caldeira, C. R. T., Polidori, L., El Hage, M., Caldeira, M. C. O., Gorgens, E. B., & Ometto, J. P. H. B. (2023). Comparação entre os Modelos Digitais de Terreno gerados por Radar em Banda P e LiDAR na Amazônia, um estudo de caso no Amapá (Brasil). Revista de Geociências do Nordeste, 9(1), 59-70. https://doi.org/10.21680/2447-3359.2023v9n1ID31573.
Lei Municipal nº 020/2018, de 30 de maio de 2018 (2018, 08 de junho). Dispõe sobre a criação do Parque Natural Municipal de Castanhal, no município de Castanhal. Castanhal, PA. Diário Oficial do Município de Castanhal. https://www.semmacastanhal.com.br/uploads/legislacao/dee60d27bce5e1fa3aa6a6151f1fa022.pdf.
Cățeanu, M., Ciubotaru, A. (2021). The effect of lidar sampling density on DTM accuracy for areas with heavy forest cover. Forests, 12(3), 265. https://doi.org/10.3390/f12030265.
Debastiani, A. B., Moura, M. M., Rex, F. E., Sanquetta, C. R., Dalla Corte, A. P., & Pinto, N. (2019). Regressões robusta e linear para estimativa de biomassa via imagem sentinel em uma floresta tropical. BIOFIX Scientific Journal, 4(2), 81-87. https://doi.org/10.5380/biofix.v4i2.62922.
D'Oliveira, M. V., Reutebuch, S. E., McGaughey, R. J., & Andersen, H. E. (2012). Estimating forest biomass and identifying low-intensity logging areas using airborne scanning lidar in Antimary State Forest, Acre State, Western Brazilian Amazon. Remote Sensing of Environment, 124, 479-491. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.05.014.
Du, L., Pang, Y., Wang, Q., Huang, C., Bai, Y., Chen, D., ... & Kong, D. (2023). A LiDAR biomass index-based approach for tree-and plot-level biomass mapping over forest farms using 3D point clouds. Remote Sensing of Environment, 290, 113543. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113543.
Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas (FAPESPA) (2022). Estatísticas Municipais Paraenses: Castanhal. Belém: Diretoria de Estatística e de Tecnologia e Gestão da Informação. 2.
Fearnside, P. M. (1997). A Roraima e o aquecimento global: Balanço anual das emissões de gases do efeito estufa provenientes da mudança de uso da terra. Ocupação Humana, Ambiente e Ecologia em Roraima, pgs. 337-359. https://repositorio.inpa.gov.br/handle/1/35227.
Fischer, R., Knapp, N., Bohn, F., Shugart, H. H., & Huth, A. (2019). The relevance of forest structure for biomass and productivity in temperate forests: New perspectives for remote sensing. Surveys in Geophysics, 40, 709-734. https://doi.org/10.1007/s10712-019-09519-x.
Freitas, R., Cavalcanti, J. M., Cleger, S., Higuchi, N., Celes, C. H., & Lima, A. (2020). Estimating Amazon carbon stock using AI-based remote sensing. Communications of the ACM, 63(11), 46-48. https://doi.org/10.1145/3416957.
Gatto, A., Barros, N. F. D., Novais, R. F. D., Silva, I. R. D., Leite, H. G., & Villani, E. M. D. A. (2011). Estoque de carbono na biomassa de plantações de eucalipto na região centro-leste do estado de Minas Gerais. Revista Árvore, 35, 895-905. https://doi.org/10.1590/S0100-67622011000500015.
Goldbergs, G., Levick, S. R., Lawes, M., & Edwards, A. (2018). Hierarchical integration of individual tree and area-based approaches for savanna biomass uncertainty estimation from airborne LiDAR. Remote sensing of environment, 205, 141-150. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.11.010.
Goldstein, A., Turner, W. R., Spawn, S. A., Anderson-Teixeira, K. J., Cook-Patton, S., Fargione, J., ... & Hole, D. G. (2020). Protecting irrecoverable carbon in Earth’s ecosystems. Nature Climate Change, 10 (4), 287-295. https://doi.org/10.1038/s41558-020-0738-8.
Gomes, L. F., Brites, R. S., Locks, C. J., & dos Anjos, R. R. (2020). Estimativas das alterações na biomassa florestal utilizando LiDAR em área de manejo florestal sustentável na Amazônia Sul- Ocidental. Anuário do Instituto de Geociências, 43(3), 260-268. https://doi.org/10.11137/2020_3_260_268.
Gorgens, E. B., Motta, A. Z., Assis, M., Nunes, M.H., Jackson, T., Coomes, D., ... & Ometto, J. P. (2019). The giant trees of the Amazon basin. Frontiers in Ecology and the Environment, 17(7), 373-374. https://doi.org/10.1002/fee.2085.
Guerreiro, S. F., Conceição, A. A. S., Barbosa, F. T., Kaspary, R. M., Martins, M. S., & Marchiori, L. M. (2021). Estimativa de biomassa e carbono em floresta plantada adotando o modelo de Schumacher & Hall: estudo de caso. Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, 14(Supl. 2), 1-9. https://doi.org/10.17765/2176-9168.2021v14Supl.2.e8818.
Heinrich, V. H., Dalagnol, R., Cassol, H. L., Rosan, T. M., Almeida, C. T., Silva Junior, C. H., ... & Aragão, L. E. (2021). Large carbon sink potential of secondary forests in the Brazilian Amazon to mitigate climate change. Nature communication, 12(1), 1785. https://doi.org/10.1038/s41467-021-22050-1.
Herold, M., Carter, S., Avitabile, V., Espejo, A. B., Jonckheere, I., Lucas, R., ... & De Sy, V. (2019). The role and need for space-based forest biomass- related measurements in environmental management and policy. Surveys in Geophysics, 40, 757- 778. https://doi.org/10.1007/s10712-019-09510-6.
Instituto de Desenvolvimento Florestal e da Biodiversidade (IDEFLOR-Bio) (2018). Resumo dos estudos para a criação legal de Parque Natural Municipal em Castanhal. Prefeitura Municipal de Castanhal. Secretaria Municipal de Meio Ambiente.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) (2023). Summary for Policymakers. In: Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, H. Lee and J. Romero (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, pp. 1-34, doi: 10.59327/IPCC/AR6-9789291691647.001
Khosravipour, A., Skidmore, A. K., & Isenburg, M. (2016). Generating spike-free digital surface models using LiDAR raw point clouds: A new approach for forestry applications. International journal of applied earth observation and geoinformation, 52, 104-114. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.06.005.
Kraus, K., & Pfeifer, N. (1998). Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data. ISPRS Journal of Photogrammetry and remote Sensing, 53(4), 193-203. https://doi.org/10.1016/S0924-2716(98)00009-4.
Locks, C. J., & Matricardi, E. A. T. (2019). Estimativa de impactos da extração seletiva de madeiras na Amazônia utilizando dados LIDAR. Ciência Florestal, 29, 481-495. https://doi.org/10.5902/1980509826007.
Loh, H. Y., James, D., Ioki, K., Wong, W. V. C., Tsuyuki, S., & Phua, M. H. (2022). Estimating aboveground biomass changes in a human- modified tropical montane forest of Borneo using multi-temporal airborne LiDAR data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 28, 100821. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100821.
Ma, S., He, F., Tian, D., Zou, D., Yan, Z., Yang, Y., ... & Fang, J. (2018). Variations and determinants of carbon content in plants: a global synthesis. Biogeosciences, 15(3), 693-702. https://doi.org/10.5194/bg-15-693-2018.
Maguya, A. S., Junttila, V., & Kauranne, T. (2013). Adaptive algorithm for large scale dtm interpolation from lidar data for forestry applications in steep forested terrain. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 85, 74-83. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.08.005.
McGaughey, R. J. (2023). FUSION/LDV: Software for LIDAR Data Analysis and Visualization: Version 4.50. USDA Forest Service Pacific Northwest Research Station, Seattle, WA. https://forsys.sefs.uw.edu/software/fusion/FUSION_manual.pdf.
Mukherjee, S., Joshi, P. K., Mukherjee, S., Ghosh, A., Garg, R. D., & Mukhopadhyay, A. (2013). Evaluation of vertical accuracy of open-source Digital Elevation Model (DEM). International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21, 205-217. https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.09.004.
Musthafa, M., & Singh, G. (2022). Forest above- ground woody biomass estimation using multi- temporal space-borne LiDAR data in a managed forest at Haldwani, India. Advances in Space Research, 69(9), 3245-3257. https://doi.org/10.1016/j.asr.2022.02.002.
Nguyen, T. H., Jones, S. D., Soto-Berelov, M., Haywood, A., & Hislop, S. (2020). Monitoring aboveground forest biomass dynamics over three decades using Landsat time-series and single-date inventory data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 84, 101952. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.10195.
Ni-Meister, W., Rojas, A., & Lee, S. (2022). Direct use of large footprint lidar waveforms to estimate aboveground biomass. Remote Sensing of Environment, 280, 113147. https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113147.
Pimentel, E., De Paula, M. T., & Viana, J. H. (2024). Florística, fitossociologia, estimativa de biomassa e sequestro de carbono em uma floresta de terra firme no Parque Ecológico de Gunma, Santa Bárbara, Pará, Brasil. Ciência Plena , 20(2). https://doi.org/10.14808/sci.plena.2024.022402.
Rex, F. E., Dalla Corte, A. P., Debastiani, A. B., Kazama, V. S., & Sanquetta, C. R. (2018a). Uso de dados LiDAR na estimativa de variáveis biofísica na Amazônia, sob diferentes resoluções espaciais. Nativa, 6, 841-847. http://dx.doi.org/10.31413/nativa.v6i0.6312.
Rex, F. E., Dalla Corte, A. P., Machado, S. A., & Sanquetta, C. R. (2018b). Identificação e extração de copas de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze a partir de dados LiDAR. Advances in Forestry Science, 5(2), 319-323. https://doi.org/10.34062/afs.v5i2.5815.
Salomão, R., Vieira, I. C., Júnior, S., Amaral, D., & Santana, A. (2012). Sistema Capoeira Classe: uma proposta de sistema de classificação de estágios sucessionais de florestas secundárias para o estado do Pará. Boletim Do Museu Paraense Emílio Goeldi - Ciências Naturais, 7(3), 297-317. https://doi.org/10.46357/bcnaturais.v7i3.592.
Sanchez, A. K., Gomes, S. H. M., & Rodriguez, L. C. E. (2023). Efeitos dos parâmetros de voo em um sistema Drone-LIDAR sobre a nuvem de pontos em aplicações florestais. In Anais ... São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/efeitos-dos-parametros-de-voo-em-um-sistema-drone-lidar-sobre-a-nuvem-de-pontos?lang=pt-br
Sanquetta, C. R., Corte, A. P. D., Mognon, F., Maas, G. C. B., & Rodrigues, A. L. (2014). Estimativa de carbono individual para Araucaria angustifolia. Pesquisa Agropecuária Tropical, 44, 01-08. https://doi.org/10.1590/S1983-40632014000100006.
Santana, S. H. C. D., Sastres, L. F. S., Navarro, S. H., Silva, E. R. A. C., Laurentino, M. L. S., & Galvíncio, J. D. (2021). Método de análise de biomassa em um fragmento florestal de Pinus uncinata. Mercator (Fortaleza), 20. https://doi.org/10.4215/rm2021.e20001.
Schick, M., Griffin, R., Cherrington, E., & Sever, T. (2023). Utilizing LiDAR to quantify aboveground tree biomass within an urban university. Urban Forestry & Urban Greening, 89, 128098. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2023.128098.
Silva, A. C. F. D., Freire, F. J., Borges, C. H. A., Araujo, E. C. G., Santana, G. M., Cunha, E. M. D., & Sanquetta, C. R. (2022). Teores de carbono em espécies florestais da Caatinga. Ciência Florestal, 32(1), 71-85. https://doi.org/10.5902/1980509842456.
Silva, C. A., Klauberg, C., Hentz, A. M. K., Carvalho, S. P. C., & Corte, A. P. D. (2017). Predição da biomassa aérea em plantações de Pinus taeda L. por meio de dados LiDAR aerotransportado. Scien tia Forestalis, 45(115), 527-259. : https://dx.doi.org/10.18671/scifor.v45n115.10.
Silva, V. V., Nicoletti, M. F., Dobner Jr, M., Vaz, D. R., & Oliveira, G. S. (2023). Fragmentos de floresta ombrófila mista em diferentes estágios sucessionais: caracterização dendrométrica e determinação da biomassa e carbono. Revista de Ciências Agroveterinárias, 22(4), 691-700. https://doi.org/10.5965/223811712242023695.
Souza, I. A. (2024). Causas e consequências da mortalidade de árvores na floresta amazônica. In Amazônia: tópicos atuais em ambiente, saúde e educação-volume 6 (Vol. 6, pp. 43-51). Editora Científica Digital. https:// doi.org/10.37885/240917702
Teixeira, D. L. S., Oda, P. S. S., Marciano, A. G., Di Lorenzo, S., Riondet-Costa, D. R. T., Pons, N. A. D., & de Azevedo, S. C. (2022). Bioma Mata Atlântica: análise temporal da pressão antrópica em unidade de conservação de proteção integral e seu entorno. ENTRE-LUGAR, 13(26), 61-90. https://doi.org/10.30612/rel.v13i26.16438.
Tian, Y., Zhang, Q., Huang, H., Huang, Y., Tao, J., Zhou, G., ... & Lin, J. (2022). Aboveground biomass of typical invasive mangroves and its distribution patterns using UAV-LiDAR data in a subtropical estuary: Maoling River estuary, Guangxi, China. Ecological Indicators, 136, 108694. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.108694.
Torre-Tojal, L., Bastarrika, A., Boyano, A., Lopez- Guede, J. M., & Grana, M. (2022). Above-ground biomass estimation from LiDAR data using random forest algorithms. Journal of Computation al Science, 58, 101517. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2021.101517.
Vieira, I. C. O., Silva, S. A., Dantas, S. J., Duarte, J. C. dos S., & Santos, V. B. (2020). Balanço Hídrico Climatológico Mensal para o Município de Castanhal – PA em Eventos de ENOS e Efeitos na Produção do Açaizeiro. COINTER PDVAgro. https://doi.org/10.31692/2526-7701.VCOINTERPDVAgro.0186.
Wang, S., Liu, C., Li, W., Jia, S., & Yue, H. (2023). Hybrid model for estimating forest canopy heights using fused multimodal spaceborne LiDAR data and optical imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 122, 103431. https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103431.
Watzlawick, L. F., & Garcia, M. L. (2021). Estratificação vertical da biomassa arbórea na floresta ombrófila mista em dois sistemas de manejo. In: Temas Da Diversidade: Experiências E Práticas De Pesquisa (Vol. 1, pp. 290-306). Editora Científica Digital. https://doi.org/10.37885/201101962.
Watzlawick, L. F., Kirchner, F. F., & Sanquetta, C. R. (2009). Estimativa de biomassa e carbono em floresta com araucária utilizando imagens do satélite IKONOS II. Ciência florestal, 19, 169-181. https://doi.org/10.5902/19805098408.
Yin, T., Montesano, P. M., Cook, B. D., Chavanon, E., Neigh, C. S., Shean, D., ... & Gastellu- Etchegorry, J. P. (2023). Modeling forest canopy surface retrievals using very high-resolution spaceborne stereogrammetry:(I) methods and comparisons with actual data. Remote Sensing of Environment, 298, 113825. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113824.
Zhao, K., Suarez, J. C., Garcia, M., Hu, T., Wang, C., & Londo, A. (2018). Utility of multitemporal lidar for forest and carbon monitoring: Tree growth, biomass dynamics, and carbon flux. Remote Sensing of Environment, 204, 883-89. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.09.007.
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