dc.creator | Schuh, Mateus Sabadi | |
dc.date.accessioned | 2023-10-02T17:21:26Z | |
dc.date.available | 2023-10-02T17:21:26Z | |
dc.date.issued | 2023-07-31 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30289 | |
dc.description.abstract | The high concentration of living biomass stored in its different vegetation formations gives the
Amazon forest a leading role in discussions on carbon cycling and climate monitoring. The
detailed study of the dynamics of forest carbon involves improving the measurement of stored
biomass, since the traditionally employed methods are costly and with limited spatial range. In
this sense, the study addressed the development of an upscaling protocol that associated data
from an airborne LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor, OLI/Landsat-8 images and
field information, for modeling and mapping above ground biomass (AGB) in a region of Dense
Ombrophylous Forest of the Amazon biome. The research was carried out considering three
approaches: (1) Model via the AGB stock present in inventoried plots using LiDAR data and
spatialize the estimates throughout the study area (Fazenda Cauaxi, municipality of
Paragominas/PA); (2) Perform the same procedure using OLI/Landsat-8 image data as
predictors; (3) Use the AGB map via LiDAR as a calibration reference in estimations with
OLI/Landsat-8 images. The modeling was implemented using the Support Vector Machine
(SVM) algorithm. AGB data derived from field observations were taken as reference for model
validation. Finally, the AGB maps were submitted to an uncertainty analysis process associated
with the pixel estimates. The results of the three approaches reveal maps with estimates within
the reference AGB confidence interval, both in value per hectare (229,6 ± 18,2 Mg.ha-1), and
for the total area (289.256,5 ± 22.851,2 Mg). At the plot level, the estimates were shown to be
valid by the Wilcoxon Rank Sum Test. The LiDAR model showed the highest Spearman’s
correlation (rho=0,89 and p-value<0,0001), lowest RMSE (32,8 Mg.ha-1), and lowest standard
error (14,5%) compared to the others. On the other hand, the OLI/Landsat-8 approach showed
a weak correlation between image-derived predictors and AGB in plots, which determined the
worst performance (rho=0,13 and p-value=0,2642, RMSE=87,2 Mg.ha-1, standard
error=38,4%). The upscaling method brought performance gains by combining the AGB map
via LiDAR with OLI/Landsat-8 images in the modeling (rho=0,31 and p-value=0,0699,
RMSE=79,2 Mg.ha-1, standard error=34,9%). The uncertainty analysis revealed the difficulty
for models based on spectral variables to reproduce the full amplitude of the AGB present in
the study area. Even with the performance gain, the upscaling approach presented an average
uncertainty of 108 Mg.ha-1. The research results reinforce the potential use of the combination
of remote sensors in estimating forest attributes. The calibration of spectral models with
previous AGB maps via LiDAR data can help compensate for the optical data saturation and
improve predictions, especially in regions with high AGB density and structural complexity,
characteristics of the Amazon rainforest. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Carbono florestal | por |
dc.subject | Multiescala | por |
dc.subject | Sensoriamento remoto | por |
dc.subject | Inteligência artificial | por |
dc.subject | Forest carbon | eng |
dc.subject | Multiscale | eng |
dc.subject | Remote sensing | eng |
dc.subject | Artificial intelligence | eng |
dc.title | Estimativa da biomassa acima do solo em floresta de terra firme na Amazônia com dados LiDAR aerotransportado e upscaling com imagens orbitais | por |
dc.title.alternative | Aboveground biomass estimation in terra firme amazonian rainforest with airborne LiDAR data and upscaling with orbital images | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.description.resumo | A alta concentração de biomassa viva estocada nas suas diferentes formações vegetais confere
protagonismo à floresta amazônica nas discussões sobre ciclagem de carbono e monitoramento
climático. O estudo detalhado da dinâmica do carbono florestal passa pelo aprimoramento da
mensuração da biomassa estocada, uma vez que os métodos tradicionalmente empregados são
onerosos e de alcance espacial limitado. Nesse sentido, o estudo abordou o desenvolvimento de
um protocolo de upscaling que associou dados de sensor aerotransportado LiDAR (Light
Detection and Ranging), imagens OLI/Landsat-8 e informações de campo, para modelagem e
mapeamento da biomassa acima do solo (AGB) em região de Floresta Ombrófila Densa do
bioma amazônico. A pesquisa foi executada considerando três abordagens: (1) Modelar via o
estoque de AGB presente em parcelas inventariadas utilizando dados LiDAR e espacializar as
estimativas ao longo da área de estudo (Fazenda Cauaxi, município de Paragominas/PA); (2)
Realizar o mesmo procedimento utilizando como preditores dados de imagem OLI/Landsat-8;
(3) Utilizar o mapa de AGB via LiDAR como referência de calibração em estimativas com
imagens OLI/Landsat-8. A modelagem foi implementada utilizando o algoritmo de aprendizado
de máquina Support Vector Machine (SVM). Dados de AGB derivados de observações a campo
foram tomados como referência para validação dos modelos. Por fim, os mapas de AGB foram
submetidos a um processo de análise da incerteza associada às estimativas dos pixels. Os
resultados das três abordagens revelam mapas com estimativas dentro do intervalo de confiança
da AGB referência, tanto no valor por hectare (229,6 ± 18,2 Mg.ha-1), quanto para o total da
população (289.256,5 ± 22.851,2 Mg). A nível de parcela, as estimativas apresentaram-se
válidas pelo teste de Wilcoxon. O modelo LiDAR apresentou a maior correlação de Spearman
(rho=0,89 e p-valor<0,0001), menor RMSE (32,8 Mg.ha-1) e menor erro padrão (14,5%), em
relação aos demais. Por outro lado, a abordagem OLI/Landsat-8 apresentou fraca correlação
entre os preditores derivados das imagens e a AGB nas parcelas, o que determinou o pior
desempenho (rho=0,13 e p-valor=0,2642, RMSE=87,2 Mg.ha-1, erro padrão=38,4%). Já o
método upscaling trouxe ganho de performance ao combinar o mapa de AGB via LiDAR com
imagens OLI/Landsat-8 na modelagem (rho=0,31 e p-valor=0,0699, RMSE=79,2 Mg.ha-1, erro
padrão=34,9%). A análise de incerteza revelou a dificuldade dos modelos baseados em
variáveis espectrais reproduzirem toda amplitude da AGB presente na área de estudo. Mesmo
com o ganho de performance, a abordagem upscaling apresentou incerteza média de 108 Mg.ha1
. Os resultados da pesquisa reforçam o potencial emprego da combinação de sensores remotos
na estimativa de atributos florestais. A calibração de modelos espectrais com mapas prévios de
AGB, via dados LiDAR, pode ajudar a compensar a saturação de dados ópticos e melhorar as
predições, especialmente em regiões com alta densidade de AGB e elevada complexidade
estrutural, características da floresta tropical amazônica. | por |
dc.contributor.advisor1 | Pereira, Rudiney Soares | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9479801378014588 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Farias, Jorge Antonio de | |
dc.contributor.advisor-co2 | Eugenio, Fernando Coelho | |
dc.contributor.referee1 | Silva, Emanuel Araújo | |
dc.contributor.referee2 | Rovani, Franciele Francisca Marmentini | |
dc.contributor.referee3 | Batista, Fábio de Jesus | |
dc.contributor.referee4 | Amara, Lúcio de Paula | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4673313670767417 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |