Biomass and wood volume estimation in stands of eucalyptus using images from ALOS satellite

As estimativas de biomassa aérea e volume, tanto de florestas inequiâneas quanto de equiâneas são necessárias para estudos de sequestro de carbono, avaliação da regeneração natural de matas ciliares, estudos relacionados à conservação de recursos naturais, quantificação da ciclagem de nutrientes, e planejamento energético em regiões onde a biomassa florestal é utilizada como combustível primário para geração de energia. Utilizando dados dos sensores AVNIR-2 e PALSAR do satélite ALOS foram estimadas biomassa e volume empregando redes neurais artificiais para uma área de reflorestamento com eucaliptos, localizada nos municípios de Ipaba e Belo Oriente no estado de Minas Gerais. As estimativas de volume apresentaram coeficiente de correlação de 0,99, com os correspondentes volumes observados (inventário florestal), raiz quadrada do erro quadrático (RQEM) em porcentagem de 0,3% e erros com amplitude entre -1 a 1%.As estimativas de biomassa apresentaram coeficiente de correlação de 0,97, com os valores de biomassa observados no método destrutivo de quantificação, RQEM% de 2,87 e erros entre -8 a5%. A eficiência das redes neurais artificiais para estimação da produção (em m3 e t. de biomassa) foi comprovada.The estimation of biomass and volume, both of uneven-aged and even-aged forest, are necessary for studies related to carbon sequestration, evaluation of riparian zones regeneration, natural resources conservation, nutrient cycling quantification and energy planning where forest biomass is used as fuel for power generation.In this study, data obtained from AVNIR-2 and PALSAR sensors within ALOS satellite were used to estimate biomass and volume in a Eucalyptus forest plantation, located in the municipalities of Ipaba and Belo Oriente, State of Minas Gerais, Brazil, through artificial neural network analysis. The results showed correlation coefficient of 0.99 between the estimated and observed volume (forest inventory), Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.3% and range errors between -1 and +1%. Results also showed higher correlation coefficient of 0.97 between the estimated and observed biomass (quantified by the destructive method), RMSE of 2.87% and range errors between -8 and +5%. The neural network produced accurate results even with few data plots.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic

Optimization of vegetation zones to minimize soil loss in watersheds

As práticas de uso e as alterações da cobertura natural dos solos durante as últimas décadas causaram grandes impactos ecológicos-ambientais nas bacias hidrográficas. O aumento da erosão hídrica é um dos principais problemas e afeta diretamente tanto o solo quanto a água, causando prejuízos em sistemas econômicos e perdas ambientais. Desta forma, torna-se imprescindível a adoção de medidas estratégicas para a mitigação imediata dos impactos ambientais e de planejamento a longo prazo para recuperar as bacias hidrográficas. Os recursos comumente disponíveis em um Sistema de Informações Geográficas (SIG) permitem obter, de forma automática, informações hidrológicas fundamentais, permitindo uma abordagem eficiente e contemplativa dos diversos fatores envolvidos na modelagem da erosão e no planejamento da sua mitigação. O modelo Unit Stream Power Based Erosion Deposition (USPED) prediz a distribuição espacial da erosão e da deposição de sedimentos utilizando o conceito de potência do escoamento, que relaciona a taxa de trabalho com o gasto de energia para determinar a taxa de transporte de sedimentos em condições de equilíbrio. A aplicação da teoria da potência do escoamento em paisagens de topografia complexa, baseando-se em análise de terreno em ambiente SIG, possibilitaram a utilização dos modelos de erosão e transporte de sedimentos para diversas regiões ao redor do mundo. O correto estabelecimento de barreiras físicas, com o intuito de proteger o solo e os recursos hídricos, não deve ser feito arbitrariamente. Desta forma, a proposição de zonas de vegetação para melhorar a qualidade da água de forma otimizada é tema de diversos estudos. A metaheurística algoritmo genético é um algoritmo de busca estocástico inspirado na evolução muito utilizado para esta finalidade. Considerando a bacia hidrográfica como um todo e a otimização em nível de célula do raster para encontrar o melhor arranjo possível, efetuou-se uma restauração de precisão. Os resultados obtidos mostraram um ganho de até 52% na redução da perda de solos perante o cenário inicial. A solução obtida na otimização foi superior à opção de recuperar as áreas que mais sofrem erosão, demonstrando que uma abordagem considerando o efeito conjunto das ações ao longo da bacia possuem maior eficácia do que aquelas baseadas localmente, e.g. recuperar áreas que mais sofrem erosão.Land use and cover changes over the last few decades have caused major ecological and environmental impacts on river basins. The increase of water erosion is one of the main problems and directly affects both soil and water, causing damages in economic systems and environmental losses. In this way, it is essential to adopt strategic measures for the immediate mitigation of environmental impacts and long-term planning to recover the watersheds. The resources commonly available in a Geographic Information System (GIS) provide, in an automatic way, fundamental hydrological information, allowing an efficient and contemplative approach of the several factors involved in the erosion modeling and the planning of its mitigation. The Unit Stream Power Based Erosion Deposition (USPED) model predicts the spatial distribution of erosion and sediment deposition using the stream power concept, which relates the work rate to the energy expenditure to determine the sediment transport rate in steady state conditions. The application of stream power theory in complex topography landscapes, based on GIS analysis, allowed the use of erosion and sediment transport models for several regions around the world. The correct establishment of physical barriers to protect soil and water resources, should not be done arbitrarily. In this way, the proposal of vegetation zones to improve water quality in an optimized way is the subject of several studies. The metaheuristic genetic algorithm is a stochastic search algorithm inspired by evolution widely used for this purpose. Considering the river basin entirely, and a raster`s cell-level optimization approach to find the best possible arrangement, we performed a precision restoration. The results showed a 52% reduction of soil loss compared to the initial scenario. The solution obtained from the optimization method was superior to the option to recover the areas that suffer the most erosion, demonstrating that an approach considering the joint effect of the actions along the basin is more effective than those based locally, e.g. recovering areas that suffer the most erosion.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio