Estudos dos impactos da exploração madeireira em áreas de concessão florestal utilizando imagens orbitais

Abstract

Os recursos florestais da região amazônica têm sido largamente explorados de maneira predatória. Para reverter esse cenário, um novo modelo de gestão florestal está sendo implementado, com a concessão de terras públicas para a exploração florestal por empresas. Nesse modelo, o controle da atividade florestal é muito maior. Um dos aspectos do controle florestal, que se dá no nível da paisagem, é o monitoramento do corte seletivo com o uso de imagens de satélite e técnicas de geoprocessamento. Entretanto, por se tratar de um fenômeno mais complexo de detectar e classificar que o corte raso, esse monitoramento tem limitações. Este trabalho buscou avaliar os impactos da exploração florestal na primeira concessão florestal do Brasil, na Floresta Nacional do Jamari, no estado de Rondônia, com o uso de dados do inventário florestal da área, dados de campo e imagens de satélite. A primeira etapa se baseou na coleta e análise de dados de abertura de dossel nos diferentes estratos das áreas exploradas; a segunda etapa consistiu no desenvolvimento e aplicação de uma abordagem para a detecção da infraestrutura para a exploração florestal em imagens Landsat e RapidEye; e a terceira avaliou a relação existente entre a exploração florestal percebida pelas imagens de satélite e os dados de campo e da volumetria das árvores exploradas. Os resultados da análise dos dados de campo indicaram a existência de um gradiente de abertura de dossel nos diferentes estratos das áreas exploradas e que não houve diferença significativa nesse indicador de impacto entre as duas áreas de estudo. Para a segunda etapa, os resultados apontam o NDVI como a melhor técnica para a detecção da infraestrutura nas imagens RapidEye e a Análise de Componentes Principais nas imagens Landsat, mas que a detecção para essa última é pouco efetiva. Na terceira etapa, concluiu-se que o volume das árvores abatidas não é correlacionado com os valores dos índices de vegetação, e que a fração de cobertura florestal derivada do NDVI estimou com maior precisão a abertura de dossel obtida a partir dos dados de campo. Ainda, chegou-se a conclusão de que os pátios de estocagem, estradas primárias, estradas secundárias, clareiras de árvores e trilhas de arraste contribuem com 35.5%, 21.5%, 5.6%, 5.7% e 0.5%, respectivamente para a diminuição da cobertura florestal. Os resultados desse estudo contribuem para a consolidação do sistema de monitoramento das concessões florestais no Brasil.

Forest resources in the Amazon region have been severely exploited in the last decades. To mitigate those impacts in the forests, a new forest management model has been conducted on public lands, involving forest concession to logging companies. Under this model, forest activities can be better controlled. One of the aspects of this control, which is taken at the landscape level, is the monitoring of selective logging using satellite imagery and geoprocessing techniques. However, this monitoring has some implicit constraints, because selective logging impacts on forest are subtle to be detected on satellite images. This study intended to assess the impacts of selective logging at the first forest concession site in Brazil, at Jamari National Forest, State of Rondônia, using forest inventory, fieldwork and remotely sensed data. Initially, this study involved collecting and analyzing gap fraction data at the different forest canopy stratum within selectively logged areas; secondly, it was developed and applied a forest infrastructure detection technique in two logged areas using Landsat and RapidEye imagery; finally, I assessed the relationship between selective logging impacts on forest canopy using remotely sensed and field and inventory data. These study results indicate that there is a gradient of gap fraction in different forest canopy stratum within selectively logged forests and that there was no significant changes in forest canopy between the two study sites. I also observed that forest infrastructure was better detected using NDVI derived from RapidEye images and using Principal Component Analysis applied on Landsat images, however, logging detection for the 30 meters spatial resolution was very poor. Most importantly, this study result indicates that tree volume was not well correlated with vegetation indices and that fractional coverage derived from NDVI estimated with higher precision gap fraction based on field data. I also observed that log decks, primary roads, secondary roads, tree fall gaps and skid trails contributed to decrease 35.5%, 21.5%, 5.6%, 5.7% e 0.5% of forest canopy, respectively. This study may improve the Brazilian forest concessions monitoring system.