Modelagens De Sequestro Florestal De Carbono E Dos Conteúdos De Co2 Atmosférico Com Dados Hyperion Em Diferentes Ambientes Na Amazônia Brasileira

Abstract

Esse estudo analisou a concentração e o fl uxo de dióxido de carbono das torres micrometeorológicas pelo modelo desequestro fl orestal de carbono denominado de CO2fl ux, validando essa modelagem pelo índice ICO2, em diferentespaisagens na Amazônia. No estudo foram utilizadas 21 imagens hiperespectrais, obtidas pelo sensor Hyperion/EO-1que opera com 242 bandas espectrais nos comprimentos de onda de 0,4 a 2,5 µm, com uma resolução espacial de 30metros. O CO2fl ux mede a efi ciência do processo de sequestro de carbono pela vegetação. Para sua determinação, aintegração de dois índices de vegetação, i.e., o NDVI com o sPRI. O ICO2 é determinado pela intensidade da feição deabsorção do gás centrada em 2,0 µm. Os resultados fazem referência as relações estatísticas entre as informações obtidascom a aplicação do modelo CO2fl ux e as informações de campo da concentração (ppm) e fl uxo (mol.m-2.s-1) de CO2 eindicam que o CO2fl ux pode ser utilizado tanto com dados de concentração, quanto com dados de fl uxo. Os melhoresajustes para o CO2fl ux pontual foram apresentados para a associação com dados de fl uxo (mol.m-2.s-1), enquanto que,para as análises a partir do footprint, melhores resultados foram verifi cados para a associação entre os dados espectraise as medidas de concentração de CO2 (ppm) no topo da torre. Como conclusão, o índice ICO2 mostrou-se efi ciente navalidação do modelo de sequestro fl orestal de carbono para os ambientes naturais e antrópicos apresentando correlaçõescom os dados das torres instaladas na Amazônia Brasileira.

Landscape planning and design by identifying areas for ecological restoration based on carbon fluxes

“…Both indices reflect the flow of ecosystem services in the landscape, given their sensitivity to fluctuations in energy, water, CO 2 , nutrients and biomass. All these are essential factors for the presence of ecological support processes in the landscape (Bonam, 2008;Costanza et al, 2017) features that contribute to resilience and ecological integrity: significant presence of moisture and organic matter in the soil, permeability, photosynthetic efficiency, evapotranspiration and resistance of vegetation to droughts (Bonam, 2008;Xu et al, 2008;Silva and Baptista, 2015;He et al, 2016;Radula et al, 2018;Amaral et al, 2020).…”

“…Importantly, CO 2 flux was previously validated by micrometeorological towers of the LBA project (Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia), in the contexts of primary forest, secondary forest, pasture and transition cerrado (Silva and Baptista, 2015), as well as in the context of caatinga, in the semi-arid region of Pernambuco (Santos, 2017).…”

“…The integration of CO 2 flux, as well as the TWI, has been used in different empirical studies aimed at conservation, planning and landscape design with a view to ecological integrity in the Federal District. Thus, these are seen as validated indices in different landscape contexts (Rahman et al, 2001;Xu et al, 2008;Zhu et al, 2014;Silva and Baptista, 2015;Santos, 2017;Radula et al, 2018;Li et al, 2020;Correia Filho et al, 2021;Kopecky et al, 2021), as a way of measuring important landscape characteristics to be identified in ecological recovery actions: photosynthetic efficacy of vegetation, carbon flux, capacity of biomass production (Bonam, 2008;Costanza et al, 2017;Baptista, 2019), moisture, fertility, presence of organic matter, soil texture and thickness (Xu et al, 2008;He et al, 2016;Raduła et al, 2018).…”

“…The NDVI (Equation 1) consists of the reflectance difference between the absorption of red (660 nm) and the increase in albedo that occurs in the vegetation spectra after the onset of infrared (800 nm), where R is the reflectance value at each wavelength, adjusted for Landsat data (Rahman et al. , 2001; Silva and Baptista, 2015)…”

“…This arithmetic operation allows a clear distinction of vegetation areas due to the absorption ratio in the red range and the peak reflectivity in the near infrared range. The NDVI (Equation 1) consists of the reflectance difference between the absorption of red (660 nm) and the increase in albedo that occurs in the vegetation spectra after the onset of infrared (800 nm), where R is the reflectance value at each wavelength, adjusted for Landsat data (Rahman et al, 2001;Silva and Baptista, 2015)…”