REGRESSÕES ROBUSTA E LINEAR PARA ESTIMATIVA DE BIOMASSA VIA IMAGEM SENTINEL EM UMA FLORESTA TROPICAL

A preocupação com as mudanças climáticas globais tem motivado diversos pesquisadores a encontrar métodos eficazes para a quantificação de biomassa florestal e carbono estocado em florestas tropicais, uma vez que, estas atuam de forma mitigatória e compensatória desses efeitos. O sensoriamento remoto tem sido utilizado de forma eficaz e com grande potencial para a estimativas em larga escala, com destaque para dados de Radar de Abertura Sintética (SAR) e imagens multiespectrais. Os estudos já desenvolvidos com essa finalidade utilizaram diversas técnicas para associar a biomassa acima do solo (AGB) com os dados obtidos por sensoriamento remoto, entretanto, a aplicação da regressão robusta ainda não está sendo utilizada para tal finalidade. Sendo assim, o objetivo do presente estudo é avaliar o desempenho da regressão robusta comparando com a regressão linear que é tradicionalmente utilizada, além de avaliar o potencial da utilização dos dados oriundos do satélite Sentinel 1 e 2. Neste âmbito, foram utilizadas imagens multiespectrais (Sentinel 2), imagem SAR (Sentinel 1) e como variável resposta a AGB obtida a partir de dados Light Detection and Ranging (LiDAR). A AGB foi estimada por dois métodos de regressão: robusta e linear. Os modelos de regressão robusta e linear apresentaram desempenho semelhante, com R²aj. variando entre 0,33 a 0,34, erro padrão da estimativa de 48 Mg.ha-1 e raiz do erro médio quadrático de 16%. Conclui-se que não houve diferença significativa entre a regressão linear e a regressão robusta para esse conjunto de dados, indicando que a regressão não é influenciada por possíveis outliers e que existe potencial na utilização de dados oriundos do satélite Sentinel

Plataforma digital integrada para dados de biomassa e carbono na Floresta Amazônica

Orientador: Prof. Dr. Carlos Roberto SanquettaCoorientadores: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte e Prof. Dr. Jaime WojciechowskiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 29/04/2021Inclui referências: p. 156-169Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: A floresta amazônica brasileira concentra um dos maiores estoques de biomassa e carbono no planeta, com total estimado de 150-200 Gt de carbono. Uma vez que as florestas atuam como sumidouros de carbono, o qual é estocado na biomassa florestal, também possuem importância na regulação climática do planeta. Portanto, estudos de quantificação de biomassa nessa floresta tropical são imprescindíveis para se buscar um maior entendimento nas questões ligadas às mudanças climáticas. Nesse sentido, ressaltam-se dois problemas relativos às estimativas de biomassa para o bioma Amazônia: 1. O uso de limitadas bases de dados de inventário florestal, com poucos registros de parcelas e indivíduos; 2. A aplicação de equações de biomassa genéricas para florestas tropicais, ou seja, não específicas para tipologias florestais. Além disso, dados relativos a inventários florestais no bioma Amazônia, os quais permitem as quantificações de biomassa e carbono, são escassos ou se encontram de maneira dispersa em diversas bases de dados, muitas vezes com acesso restrito, limitando a realização de estudos interdisciplinares. O objetivo do presente trabalho foi consolidar uma plataforma digital de livre acesso, com informações acerca da quantificação dos estoques de carbono e biomassa no bioma Amazônia, a partir de duas amplas bases de dados de inventários florestais (Projeto Paisagens Sustentáveis - EMBRAPA - e Projeto RADAMBRASIL), utilizando uma abordagem inédita, com aplicação de equações de biomassa específicas para duas tipologias florestais de ampla extensão territorial no bioma Amazônia: floresta densa e floresta aberta. Além disso, compararam-se os efeitos das equações de biomassa propostas por diferentes autores para essas fitofisionomias com equações genéricas para florestas tropicais, a fim de propor uma nova abordagem de espacialização para gerar mapas de biomassa específicos para as tipologias floresta densa e floresta aberta. Informações acerca das estimativas de biomassa e coordenadas geográficas de cada parcela foram integradas ao software JCarbon©, uma plataforma open data. Por fim, também foram comparadas estimativas de biomassa obtidas por meios de técnicas de regressão linear, aprendizado de máquina e dados LiDAR. Os resultados indicaram que a biomassa aérea de árvores com diâmetro ? 30 cm, para as duas tipologias florestais, é de 46,5 Gt, o que corresponde a 53% da biomassa total estimada para o bioma Amazônia (valor total, considerando todos os indivíduos vivos e todas as tipologias florestais ocorrentes), em comparação com dados publicados no relatório FRA 2020 (Global Forest Resources Assessment), publicado pela FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Trinta e dois mapas de distribuição de biomassa aérea e carbono aéreo de árvores foram gerados para as áreas de floresta densa e floresta aberta, proporcionando uma análise de sensibilidade espacial dos valores de biomassa e carbono preditos. Estimativas obtidas por meio de equações genéricas superestimaram em 4,6% e 33,2% os valores de biomassa obtidos por meio de equações específicas de floresta densa e floresta aberta, respectivamente. Houve um ganho de 11% no valor médio obtido de biomassa estimada pelas equações específicas. Conclui-se que o uso de equações de biomassa genéricas é inadequado para estimar a biomassa em ecossistemas como bioma Amazônia, caracterizado pela heterogeneidade fitoecológica. Dessa forma, para extensas bases de dados de inventário florestal, como é o caso do Projeto Paisagens Sustentáveis e do Projeto RADAMBRASIL, recomenda-se o uso de equações de biomassa específicas para as diferentes tipologias florestais. A partir da análise comparativa de estoques de biomassa obtidos por meio de equações de biomassa, dados LiDAR e algoritmos de aprendizado de máquina, pode-se inferir que o uso de sistemas LiDAR tem elevado potencial não só para gerar mapas acurados da distribuição da biomassa, como também para a obtenção de valores confiáveis de biomassa acima do solo por unidade de área no bioma Amazônia. Ademais, equações de biomassa a partir de modelos tradicionais (regressão linear) e de modelos de aprendizado de máquina também se constituem em abordagens com bom desempenho preditivo da biomassa aérea de árvores no bioma Amazônia, recomendando-se, assim, a integração de dados de sistemas LiDAR com dados de inventários florestais. Por fim, a integração da base de dados do presente estudo com o software JCarbon© foi bem-sucedida, constituindo uma fonte de consulta espacial inédita (online-webgis e open data) de estoques de biomassa em grande número de parcelas no bioma Amazônia.Abstract: The Brazilian Amazon rainforest is one of the largest biomass and carbon sources on the planet, with a total estimated stock of around 150-200 Gt C. Given its importance as a carbon sink, biomass quantification studies in this area are essential to obtain a better understanding of climate change-related issues. Therefore, this study highlights two problems related to biomass estimates of the Amazon biome. First, the limited availability of forest inventory databases, with a limited sample size. Second, the application of generic allometric equations, i.e., non-forest type-specific equations, unsuitable to specific forest types. Furthermore, it is known that data on forest inventories in Brazil, mainly in the Brazilian Amazon, which allow the quantification of biomass and carbon, are scarce or are dispersed in several databases, often with restricted access, limiting the performance of interdisciplinary studies. This study aimed to estimate biomass and carbon storage from two larges datasets of forest survey (Paisagens Sustentáveis Project and RADAMBRASIL Project), utilizing forest type-specific allometric equations for two predominant forest types in the Amazon biome: dense forests and open forests. Additionally, the dense and open forest equation effects were compared to establish a new spatialization approach to generate specific tree biomass maps for these forest types. Information about the biomass estimates and geographical coordinates of each plot were integrated to the JCarbon© software, an open data platform. Also, biomass estimates obtained by traditional methods (classical linear regression) machine learning and LiDAR data were also compared. The results indicated that the combined aboveground tree biomass of dense and open forest types, for trees with diameter ? 30 cm, was 46.5 Gt, or 53% of the biome's biomass (total value considering all living trees and forest types), compared to data published in the FRA 2020 report (Global Forest Resources Assessment), published by FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Thirty-two refined biomass maps were generated for dense and open forest areas, providing a novel spatial sensitivity analysis of the predicted biomass and carbon values predicted. Biomass estimates obtained utilizing the generic equations were overestimated by 4.6% and 33.2% compared to those obtained utilizing the specific equations for dense and open forests, respectively. Moreover, there was a gain of approximately 11% in the average biomass value obtained by the forest typespecific equations. It was concluded that only large-scale forest inventories databases may provide reliable biomass and carbon estimation, and forest type-specific equations should be utilized to estimate the Amazon biome's biomass, which is an environment characterized by phytoecological heterogeneity. Thus, for extensive forest inventory databases, such as the Paisagens Sustentáveis Project and the RADAMBRASIL Project, the use of specific allometric equations for different forest types is recommended. From the comparative analysis of biomass stocks obtained using allometric equations, LiDAR data and machine learning algorithms, it can be inferred that the use of LiDAR systems has high potential not only to generate accurate maps of the distribution of biomass, but, also, to obtain reliable values of aboveground biomass per unit area in the Amazon biome. In addition, biomass equations from traditional models (linear regression) and machine learning models provides a good predictive performance of aerial biomass estimates in the Amazon biome, thus indicating the integration of forest inventory data with LiDAR systems data. Finally, the integration of the database of the present study with the JCarbon© software was successful, constituting an unprecedented source of spatial data (online-webgis and open data) of biomass stocks in a large number of inventory plots in the Amazon biome

Utilisation de la télédétection pour l’analyse de la dynamique de la biomasse aérienne sèche totale des forêts et des palmiers à huile d’une plantation mature dans le Bassin du Congo

Le stockage de la biomasse aérienne (BA) sèche totale des forêts est indispensable à la lutte contre les changements climatiques. Depuis quelques décennies, il y a une tendance à l’introduction de cultures agro-industrielles, comme les plantations de palmiers à huile, dans les forêts tropicales dans le Bassin du Congo. Ces conversions participent à l’augmentation ou à la diminution des émissions ou absorptions de dioxyde de carbone (CO2) dans l’atmosphère, tout en occasionnant des changements climatiques. Dans cette région, la disponibilité des données de terrain et de télédétection est relativement limitée pour évaluer la BA. L’estimation de la BA des palmiers à huile n’est également pas maitrisée dans le Bassin du Congo. Les incertitudes rapportées dans les études précédentes utilisant la télédétection demeurent encore élevées. Plusieurs approches à fort potentiel restent encore à développer ou à évaluer. À titre d’exemple, l’approche MARS (régressions multivariées par spline adaptative) pour estimer la BA n’a pas encore été testée, notamment avec des données combinées optiques, LiDAR et radar. Les pertes et les gains de la BA dus aux changements des forêts en palmiers à huile dans le Bassin du Congo, particulièrement au Gabon, n’ont pas encore été quantifiés. La présente étude vise alors à contribuer au développement des méthodes d’estimation de la BA par l’utilisation de la télédétection pour comprendre l’impact des plantations des palmiers à huile sur les variations de la BA des forêts. Au cours de la présente étude, nous avons développé les premiers modèles allométriques d’estimation de la BA des palmiers à huile à l’aide de mesures in situ originales, que nous avons acquises dans le Bassin du Congo. Des modèles de BA des palmiers à huile ont également été établis avec MARS et les régressions linéaires multiples (RLM) en utilisant des indices dérivés de la transformée de Fourier (indices FOTO) à partir d’images satellitaires FORMOSAT-2 et PlanetScope. Finalement, cette thèse propose aussi des modèles MARS qui combinent des données de télédétection optiques (SPOT 7), LiDAR et radar polarimétrique interférométrique (PolInSAR) pour estimer la BA des forêts tropicales. À l’aide des estimations fournies par les modèles construits, la dynamique des BA des forêts et des plantations de palmiers à huile a été analysée. Les résultats ont montré que le modèle allométrique local de BA, utilisant la variable composée formée par le diamètre à hauteur de poitrine, la hauteur et la densité, ou le nombre de feuilles, permettait d’avoir les meilleures estimations (erreur quadratique moyenne relative (%RMSE) = 5,1 %). Un modèle allométrique de BA relativement performant a également été construit en utilisant seulement le diamètre et la hauteur (%RMSE = 8,2 %). Pour l’estimation des BA des palmiers à partir d’images FORMOSAT-2 et PlanetScope, les résultats démontrent que l’approche MARS permet les évaluations les plus précises (%RMSE ≤ 9,5 %). Cela est particulièrement vrai lorsque les images FORMOSAT-2 sont considérées (%RMSE ≤ 6,4 %). Les modèles de régression linéaire multiple donnent aussi des résultats avec des erreurs faibles, mais n’atteignent pas l’approche MARS (%RMSE ≥ 6,6 %). Cette dernière a été utilisée pour développer une série de modèles afin d’estimer les BA des forêts de la région d’étude. Les résultats montrent que le modèle utilisant la variable individuelle de la hauteur médiane de la canopée (RH50) dérivée des données LiDAR a estimé la biomasse avec plus de précision (%RMSE = 28 %). La combinaison de données de télédétection (optique, LiDAR et radar) a réduit de près de 4 % les erreurs d’estimation de la biomasse du modèle exploitant la variable individuelle (RH50). Les analyses de la dynamique de BA due aux remplacements des forêts en palmeraies ont enfin permis de constater que les forêts sont plus des vecteurs de gains de BA que les palmeraies particulièrement pour les forêts matures (512 t ha-1 de plus de BA que les palmeraies, soit un surplus de 88 %). Ce constat est identique pour les forêts secondaires vieilles (168 t ha-1, soit 70 % de surplus de BA que les palmeraies) et les forêts secondaires jeunes-adultes ou inondables (74 t ha-1 de plus que les palmeraies, soit un excédent de 51 %). En revanche, l’installation de plantations de palmiers à huile dans les zones de sols nus ou forêts en repousse pourrait être gagnante en termes de BA, car celles-ci ne présentent que 72 t ha-1 de BA (100 % moins que les palmiers). C’est le cas aussi dans les zones occupées par les forêts secondaires jeunes-adultes avec des BA minimales et des sols nus ou des forêts en repousse avec des BA maximales de 52 t ha-1 (20 t ha-1, soit 38 % de BA de moins que les palmeraies)

3D Remote Sensing Applications in Forest Ecology: Composition, Structure and Function

Dear Colleagues, The composition, structure and function of forest ecosystems are the key features characterizing their ecological properties, and can thus be crucially shaped and changed by various biotic and abiotic factors on multiple spatial scales. The magnitude and extent of these changes in recent decades calls for enhanced mitigation and adaption measures. Remote sensing data and methods are the main complementary sources of up-to-date synoptic and objective information of forest ecology. Due to the inherent 3D nature of forest ecosystems, the analysis of 3D sources of remote sensing data is considered to be most appropriate for recreating the forest’s compositional, structural and functional dynamics. In this Special Issue of Forests, we published a set of state-of-the-art scientific works including experimental studies, methodological developments and model validations, all dealing with the general topic of 3D remote sensing-assisted applications in forest ecology. We showed applications in forest ecology from a broad collection of method and sensor combinations, including fusion schemes. All in all, the studies and their focuses are as broad as a forest’s ecology or the field of remote sensing and, thus, reflect the very diverse usages and directions toward which future research and practice will be directed

Remote sensing technology applications in forestry and REDD+

Advances in close-range and remote sensing technologies are driving innovations in forest resource assessments and monitoring on varying scales. Data acquired with airborne and spaceborne platforms provide high(er) spatial resolution, more frequent coverage, and more spectral information. Recent developments in ground-based sensors have advanced 3D measurements, low-cost permanent systems, and community-based monitoring of forests. The UNFCCC REDD+ mechanism has advanced the remote sensing community and the development of forest geospatial products that can be used by countries for the international reporting and national forest monitoring. However, an urgent need remains to better understand the options and limitations of remote and close-range sensing techniques in the field of forest degradation and forest change. Therefore, we invite scientists working on remote sensing technologies, close-range sensing, and field data to contribute to this Special Issue. Topics of interest include: (1) novel remote sensing applications that can meet the needs of forest resource information and REDD+ MRV, (2) case studies of applying remote sensing data for REDD+ MRV, (3) timeseries algorithms and methodologies for forest resource assessment on different spatial scales varying from the tree to the national level, and (4) novel close-range sensing applications that can support sustainable forestry and REDD+ MRV. We particularly welcome submissions on data fusion