Modelagem do Carbono Arbóreo Acima de Solo em Florestas Tropicais em Moçambique-Brasil
Carbono, algoritmo genético, variáveis ambientais, sensoriamento remoto.
O presente projeto de pesquisa tem como objetivo principal modelar o carbono arbóreo acima de solo usando variáveis ambientais e dados de sensoriamento remoto com aplicação do algoritmo genético para dois sites de estudo, situados na mesma faixa de latitude, em Moçambique (província de Gaza) e Brasil (Minas Gerais e Mato Grosso do Sul). Serão usados dados de inventário florestal para estimar o carbono ao nível de árvore individual, usando o modelo de Chaves et al (2014), que foi desenvolvido para a região pan-tropical. Os dados de inventário serão provenientes do inventário florestal realizado em Moçambique (dados de um projeto) e no estado de Minas Gerais (dados do inventário Florestal de MG) e de Mato Grosso do Sul (dados de um projeto). As variáveis ambientais serão provenientes do WorldClim.org e de sensoriamento remoto serão obtidos através do processamento de imagens dos sensores Landsat 8 OLI, MODIS e SENTINEL – 2A. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas (algoritmo genético) serão aplicados para seleção de variáveis e ajuste de modelos de efeito misto para estimar carbono. Com base nos modelos ajustados serão gerados mapas de estoque de carbono com recurso a sistemas de informação geográfica (SIG) e será feita a analise espacial de estoques de carbono. Espera-se no final obter equações que permitam estimar o carbono com precisão, com pouco esforço de campo, assim como elaborar mapas de estoque de carbono para a região em estudo. Os resultados do estudo poderão apoiar na tomada de decisões relacionadas com mudanças climáticas, principalmente para programas de monitoramento, reportagem e verificação (MRV) das emissões de carbono nos países tropicais.