Determining a Threshold to Delimit the Amazonian Forests from the Tree Canopy Cover 2000 GFC Data.

Open global forest cover data can be a critical component for Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+) policies. In this work, we determine the best threshold, compatible with the official Brazilian dataset, for establishing a forest mask cover within the Amazon basin for the year 2000 using the Tree Canopy Cover 2000 GFC product. We compared forest cover maps produced using several thresholds (10%, 30%, 50%, 80%, 85%, 90%, and 95%) with a forest cover map for the same year from the Brazilian Amazon Deforestation Monitoring Project (PRODES) data, produced by the National Institute for Space Research (INPE). We also compared the forest cover classifications indicated by each of these maps to 2550 independently assessed Landsat pixels for the year 2000, providing an accuracy assessment for each of these map products. We found that thresholds of 80% and 85% best matched with the PRODES data. Consequently, we recommend using an 80% threshold for the Tree Canopy Cover 2000 data for assessing forest cover in the Amazon basin.

Effects of climate and land-use change scenarios on fire probability during the 21st century in the Brazilian Amazon.

The joint and relative effects of future land-use and climate change on fire occurrence in the Amazon, as well its seasonal variation, are still poorly understood, despite its recognized importance. Using the maximum entropy method (MaxEnt), we combined regional land-use projections and climatic data from the CMIP5 multimodel ensemble to investigate the monthly probability of fire occurrence in the mid (2041-2070) and late (2071-2100) 21st century in the Brazilian Amazon. We found striking spatial variation in the fire relative probability (FRP) change along the months, with October showing the highest overall change. Considering climate only, the area with FRP ≥ 0.3 (a threshold chosen based on the literature) in October increases 6.9% by 2071-2100 compared to the baseline period under the representative concentration pathway (RCP) 4.5 and 27.7% under the RCP 8.5. The best-case land-use scenario ("Sustainability") alone causes a 10.6% increase in the area with FRP ≥ 0.3, while the worse-case land-use scenario ("Fragmentation") causes a 73.2% increase. The optimistic climate-land-use projection (Sustainability and RCP 4.5) causes a 21.3% increase in the area with FRP ≥ 0.3 in October by 2071-2100 compared to the baseline period. In contrast, the most pessimistic climate-land-use projection (Fragmentation and RCP 8.5) causes a widespread increase in FRP (113.5% increase in the area with FRP ≥ 0.3), and prolongs the fire season, displacing its peak. Combining the Sustainability land-use and RCP 8.5 scenarios causes a 39.1% increase in the area with FRP ≥ 0.3. We conclude that avoiding the regress on land-use governance in the Brazilian Amazon (i.e., decrease in the extension and level of conservation of the protected areas, reduced environmental laws enforcement, extensive road paving, and increased deforestation) would substantially mitigate the effects of climate change on fire probability, even under the most pessimistic RCP 8.5 scenario.

Improved tree height estimation of secondary forests in the Brazilian Amazon / Estimativa melhorada de altura de árvores em florestas secundárias da Amazônia brasileira

This paper presents a novel approach for estimating the height of individual trees in secondary forests at two study sites: Manaus (central Amazon) and Santarém (eastern Amazon) in the Brazilian Amazon region. The approach consists of adjusting tree height-diameter at breast height (H:DBH) models in each study site by ecological species groups: pioneers, early secondary, and late secondary. Overall, the DBH and corresponding height (H) of 1,178 individual trees were measured during two field campaigns: August 2014 in Manaus and September 2015 in Santarém. We tested the five most commonly used log-linear and nonlinear H:DBH models, as determined by the available literature. The hyperbolic model: H = a.DBH/(b+DBH) was found to present the best fit when evaluated using validation data. Significant differences in the fitted parameters were found between pioneer and secondary species from Manaus and Santarém by F-test, meaning that site-specific and also ecological-group H:DBH models should be used to more accurately predict H as a function of DBH. This novel approach provides specific equations to estimate height of secondary forest trees for particular sites and ecological species groups. The presented set of equations will allow better biomass and carbon stock estimates in secondary forests of the Brazilian Amazon.

Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a estimativa de altura de árvores em florestas secundárias em duas áreas de estudo na Amazônia brasileira: Manaus (Amazônia central) e Santarém (Amazônia oriental). A abordagem consistiu em ajustar modelos hipsométricos separados por área de estudo e grupos ecológicos de espécies: pioneiras, secundárias iniciais e secundárias tardias. No total, 1178 árvores foram medidas em diâmetro e altura em duas etapas de campo: agosto de 2014 em Manaus e Setembro de 2015 em Santarém. Foram testados cinco modelos log-lineares e não lineares mais utilizados na literatura. O modelo hiperbólico: H = a.D/(b+D) foi o que apresentou o melhor ajuste quando avaliado com os dados de validação. Diferenças significativas nos parâmetros de ajuste foram observadas entre as espécies pioneiras e secundárias de Manaus e Santarém pelo teste F, significando que equações específicas por grupos ecológicos e área de estudo deveriam ser utilizadas para estimar a altura (H) a partir do diâmetro (D) com maior acurácia. Esta nova abordagem fornece equações específicas para localidade e grupo ecológico, para estimar a altura das árvores em florestas secundárias. O conjunto de equações desenvolvidas permitirá melhorar as estimativas de biomassa e a quantificação dos estoques de carbono nas florestas secundárias da Amazônia brasileira.

An integrated remote sensing and GIS approach for monitoring areas affected by selective logging: A case study in northern Mato Grosso, Brazilian Amazon.

Forest cover disturbances due to processes such as logging and forest fires are a widespread issue especially in the tropics, and have heavily affected forest biomass and functioning in the Brazilian Amazon in the past decades. Satellite remote sensing has played a key role for assessing logging activities in this region; however, there are still remaining challenges regarding the quantification and monitoring of these processes affecting forested lands. In this study, we propose a new method for monitoring areas affected by selective logging in one of the hotspots of Mato Grosso state in the Brazilian Amazon, based on a combination of object-based and pixel-based classification approaches applied on remote sensing data. Logging intensity and changes over time are assessed within grid cells of 300 m × 300 m spatial resolution. Our method encompassed three main steps: (1) mapping forest/non-forest areas through an object-based classification approach applied to a temporal series of Landsat images during the period 2000-2015, (2) mapping yearly logging activities from soil fraction images on the same Landsat data series, and (3) integrating information from previous steps within a regular grid-cell of 300 m × 300 m in order to monitor disturbance intensities over this 15-years period. The overall accuracy of the baseline forest/non-forest mask (year 2000) and of the undisturbed vs disturbed forest (for selected years) were 93% and 84% respectively. Our results indicate that annual forest disturbance rates, mainly due to logging activities, were higher than annual deforestation rates during the whole period of study. The deforested areas correspond to circa 25% of the areas affected by forest disturbances. Deforestation rates were highest from 2001 to 2005 and then decreased considerably after 2006. In contrast, the annual forest disturbance rates show high temporal variability with a slow decrease over the 15-year period, resulting in a significant increase of the ratio between disturbed and deforested areas. Although the majority of the areas, which have been affected by selective logging during the period 2000-2014, were not deforested by 2015, more than 70% of the deforested areas in 2015 had been at least once identified as disturbed forest during that period.

Amazon forest carbon dynamics predicted by profiles of canopy leaf area and light environment.

Tropical forest structural variation across heterogeneous landscapes may control above-ground carbon dynamics. We tested the hypothesis that canopy structure (leaf area and light availability) - remotely estimated from LiDAR - control variation in above-ground coarse wood production (biomass growth). Using a statistical model, these factors predicted biomass growth across tree size classes in forest near Manaus, Brazil. The same statistical model, with no parameterisation change but driven by different observed canopy structure, predicted the higher productivity of a site 500 km east. Gap fraction and a metric of vegetation vertical extent and evenness also predicted biomass gains and losses for one-hectare plots. Despite significant site differences in canopy structure and carbon dynamics, the relation between biomass growth and light fell on a unifying curve. This supported our hypothesis, suggesting that knowledge of canopy structure can explain variation in biomass growth over tropical landscapes and improve understanding of ecosystem function.

Utilização de dados MODIS para a detecção de queimadas na Amazônia / Use of MODIS data for detection of burned areas in Amazonia

O objetivo do presente artigo foi o de avaliar o produto MOD14 quanto à sua performance para detectar áreas queimadas na Amazônia, mais específicamente no norte do Estado do Mato Grosso, considerando o período entre 21/06/2004 e 07/07/2004, comparando os resultados fornecidos pelo MOD14 e interpretações visuais de áreas queimadas obtidas de imagens TM/Landsat-5. O produto MOD14 detectou 51,58 por cento do total de áreas queimadas, cujo tamanho médio foi de 83,14 ha; os restantes 48,42 por cento não detectados tinham tamanho médio de 38,74 ha. O produto MOD14 superestima a quantidade de áreas queimadas ao classificar solos expostos, florestas e outros tipos de coberturas da terra como pixels "hot spots"; além disso, este produto não detecta áreas queimadas de dimensões pequenas (< 100 ha), proporcionando erros de classificação em grandes áreas de solos expostos.

The main objective of this paper was to evaluate MOD14 product performance to detect burned areas in Amazonia, more specifically in the north of Mato Grosso State (Brazil), considering the period of 06/21/2004 to 07/07/2004, by comparing the results provided by MOD14 product with visual discrimination of burned areas using TM/Landsat-5 images. MOD14 product detected 51.58 percent of the total burned areas, which have an average size of 83.14 ha; the remaining 48.42 percent undetected burned areas have an average size of 38.74 ha. MOD14 product overestimates the burned areas by classifying exposed soils, forests and other types of land cover as hot pixels. In addition MOD14 product does not detect small burned areas (< 100 ha), generating classification errors in large areas of exposed soils.

Detecção de cicatrizes de áreas queimadas baseada no modelo linear de mistura espectral e imagens índice de vegetação utilizando dados multitemporais do sensor MODIS/TERRA no estado do Mato Grosso, Amazônia brasileira / Burn scar detection based on linear mixture model and vegetation indices using multitemporal data from MODIS/TERRA sensor in Mato Grosso State, Brazilian Amazon

O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo.

Análise da composição florística e fitossociológica da floresta nacional do Tapajós com o apoio geográfico de imagens de satélites / Analysis of the floristic and phytosociologic composition of Tapajós national forest with geographic support of satellite images

O objetivo desse trabalho foi analisar a distribuição da cobertura vegetal de diversas porções da Floresta Nacional (FLONA) do Tapajós (FNT), no Pará, através de atributos florísticos e fitossociológicos apoiados por imagens de satélites, em áreas de floresta primária (FP) e floresta secundária (FS). Para isso foram amostrados 35 transectos de 10 m ' 250 m em áreas de FP de alto e baixo platô, incluindo também as áreas alteradas por de corte florestal seletivo de madeira e 29 transectos de 10 m ' 100 m em áreas de FS em vários estágios regenerativos. Em cada um desses transectos foram levantadas informações dendrométricas como DAP (Diâmetro à Altura do Peito), altura total (AT) e altura comercial (AC), além de localização dos indivíduos arbóreos dentro das amostras. Os diâmetros de inclusão para as áreas de floresta primária e secundária foram de 10 cm e 3 cm, respectivamente. Foram inventariados 7666 indivíduos (6607 árvores ou arbustos e 1059 palmeiras) em uma área amostral de 11,65 ha, distribuídos em diferentes regiões da FNT. Foram identificadas em áreas de FP e FS 190 espécies de árvores, arbustos e palmeiras distribuídas entre 153 gêneros e 46 famílias. Nas FP e FS foi encontrado um índice de diversidade de Shannon-Wiener (H') de 4,44 e 4,09 nits.indivíduos-1, respectivamente, indicando uma alta diversidade biológica para essas duas fitofisionomias. Através de análises multivariadas foi possível concluir que existe uma diferença florística e quantitativa na porção norte, centro e sul da FLONA. As áreas de FS apresentaram uma grande heterogeneidade ambiental, dificultando o processo de agrupamento das suas fases sucessionais. Através desse trabalho foi possível concluir que o apoio das imagens ETM+/Landsat e RADARSAT-1 otimizou o processo de amostragem da FNT e possibilitou a análise espacial das regiões com maior diferenciação florística e fitossociológica da Floresta Nacional.