Mecanismos de regeneração natural em diferentes ambientes de remanescente de Floresta Ombrófila Mista, São Francisco de Paula, RS Mechanisms of natural regeneration in different environments in the remaining Mixed Rain Forest, São Francisco de Paula, RS

O objetivo deste trabalho foi avaliar os mecanismos de regeneração natural em três agrupamentos florísticos em remanescente de Floresta Ombrófila Mista, localizado em São Francisco de Paula, RS. A coleta dos dados foi realizada em seis conglomerados de um hectare, subdivididos em 16 parcelas cada, nas quais foram coletadas amostras da chuva de sementes, do banco de sementes no solo e do banco de plântulas. Os grupos florísticos apresentaram diferenças significativas para a densidade de indivíduos na chuva de sementes e no banco de plântulas. Para o banco de sementes no solo, o grupo G1 diferiu dos grupos G2 e G3. A riqueza de espécies observada no banco de plântulas sugere que este pode ser o mecanismo principal de manutenção da diversidade no remanescente. A chuva de sementes foi abundante e representou uma fonte expressiva de propágulos para abastecer o banco de sementes e banco de plântulas local e das áreas circunvizinhas. O banco de sementes do solo não apresentou potencial florístico para representar a riqueza de espécies presentes na vegetação arbórea, corroborando o estágio sucessional avançado desta floresta, uma vez que o banco de sementes é formado principalmente de espécies pioneiras.<br>The aim of this study was to evaluate the natural regeneration mechanisms in three floristic groups of the remaining Mixed Rain Forest, located in San Francisco de Paula, RS. The data were collected in six conglomerates of one hectare, subdivided into 16 plots, in which seed rain, soil seed bank, and seedling bank were collected. The groups presented differences in the density of individuals in the seed rain and in the seedling banks. For the soil seed bank, the group G1 differed from the groups G2 and G3. The seedlings bank, due to the wealth of species, may be the primary mechanism for maintaining diversity in the remnant. Seed rain was abundant and represented an expressive source of seeds to supply the seed bank and the seedling bank site and surrounding areas. The seed bank of soil did not show potential to replace the floristic richness of species in the arboreal vegetation, confirming the advanced stage of forest succession, once the seed bank is composed mainly of pioneer specie

Discriminação de fitofisionomias de floresta de várzea a partir do algoritmo Iterated Conditional Modes aplicado aos dados SAR/R99 (QUAD-POL/Banda L) Discrimination among flooded forest phytophysiognomies from Iterated Conditional Modes algorithm applied to SAR Data R99 (QUAD POL/L-Band)

Utilizando-se dados do sensor aerotransportado SAR R99, adquiridos na banda L (1,28 GHz) em amplitude e com quatro polarizações (HH, VV, HV e VH), avaliou-se a distinção de fitofisionomias de floresta de várzea existentes nas Reservas de Desenvolvimento Sustentável Amanã e Mamirauá e áreas adjacentes, com a aplicação do algoritmo Iterated Conditional Modes (ICM) de classificação polarimétrica pontual/contextual. Os resultados mostraram que o uso das distribuições multivariadas em amplitude, conjuntamente com uma banda de textura, produziu classificações de qualidade superior àquelas obtidas com dados polarimétricos uni/bivariados. Esta abordagem permitiu a obtenção de um índice Kappa de 0,8963, discriminando as três classes vegetacionais de interesse, comprovando assim o potencial dos dados do SAR R99 e do algoritmo ICM no mapeamento de florestas de várzea da Amazônia.<br>This study seeks to evaluate the capability of data generated by the synthetic aperture radar SAR R99 sensor to map phytophysiognomies found in the Amanã and Mamirauá Sustainable Development Reserves (RDSA and RDSM). By means of L-band (1.28 GHz), full polarimetric (HH, VV, VH, HV), amplitude data acquired with the SAR R99 sensor, distinctions among flooded forest phytophysiognomies in the RDSA and RDSM and around were achieved. The Iterated Conditional Modes (ICM) algorithm was employed to perform the local/contextual polarimetric classification of the data. Results showed that the use of multivariate distributions in amplitude with a band of texture produced classifications of superior quality in relation to those obtained with the uni/bivariate polarimetric data. This approach allowed to obtain a Kappa index of 0,8963 and the distinction of three vegetation classes of interest, demonstrating the potential of SAR R99 and the ICM algorithm to map flooded vegetation of the Amazon