Dynamics of Above-Ground Biomass in the Brazilian Amazon Using LiDAR Data

Abstract

ResumoA biomassa de florestas tropicais desempenha um papel importante no ciclo global do carbono. Portanto, é importante entender melhor as variações nos estoques, dinâmica e estrutura das florestas tropicais para uma melhor compreensão do ciclo global do carbono. Nesse sentido, o objetivo deste estudo foi avaliar a dinâmica da biomassa acima do solo (BAS) em uma floresta tropical, utilizando dados LiDAR (Light Detection and Ranging) em um período de dois anos (2011)(2012)(2013). Técnicas automáticas de detecção de copas foram utilizadas de forma complementar para observar se mudanças estruturais podem influir na dinâmica da BAS. O estudo foi conduzido na Floresta Nacional do Jamari, em Rondônia. A metodologia foi composta de processamento LiDAR e classificação de objetos (Copas). Foram geradas estimativas de BAS via LiDAR para as parcelas do inventário florestal e para a amostra da área de estudo. Fortes correlações foram observadas entre as estimativas de AGB (r > 0,88). As mudanças estruturais identificadas das copas delineadas não influenciaram nos valores obtidos para a área amostral, que apresentou um padrão de redução (5,64%). Apesar das mudanças negativas ocorridas, não houve diferença significativa (p > 0,05; teste Tukey) da BAS entre o período avaliado. A tecnologia LiDAR apresenta grande potencial para detectar mudanças em ampla escala, sendo possível obter informações (BAS) precisas do ambiente. O enfoque utilizado pode contribuir para futuras análises que visem avaliar mudanças dos estoques de BAS. AbstractTropical forest biomass plays an important role in the global carbon cycle. Thus, a better understanding of variations in the stocks, dynamics and structure of tropical forests is important to understanding the global carbon cycle. In this sense, the objective of this study was to evaluate the dynamics of above-ground biomass (AGB) in a rainforest using LiDAR (Light Detection and Ranging) data over a period of two years (2011)(2012)(2013). Automatic crown detection techniques were used in a complementary way to observe whether structural changes may influence the dynamics of AGB. The study was conducted in Jamari National Forest in Rondonia. The methodology was composed of LiDAR processing and classification of objects (Crowns). Estimates of AGB were generated via LiDAR for the forest inventory plots and for the sample of the study area. Strong correlations were observed between estimates of AGB (r> 0.88). The structural changes identified in the outlined crowns did not influence the values obtained for the sample area, which presented a reduction pattern (5.64%). Despite the negative changes that occurred in this study, no significant difference (p> 0.05; Tukey test) of AGB was found among the evaluated period. The LiDAR technology has great potential for detecting large-scale changes and it is possible to obtain accurate environmental information (AGB). The approach used in the study may contribute for further analyses aimed at evaluating changes in AGB stock.