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O presente trabalho, desenvolvido na área de abrangência da Floresta Ombrófila Mista (F.O.M.) no Estado do Paraná, visa detectar os principais focos de carbono fixado nos limites da F.O.M., bem como estimar a quantidade de carbono que estaria sendo fixada pelos mesmos. Visa ainda realizar um estudo mais detalhado em dois municípios, Bituruna e General Carneiro, com o objetivo de detectar áreas potenciais para Mecanismo de Desenvolvimento Limpo (MDL) Florestais, e para uma área ainda menor, uma propriedade, simular o impacto de um projeto de MDL Florestal segundo 4 Cenários com práticas adotadas na região, sendo elas: plantio de pinus, plantio de bracatinga, plantio de araucária e plantio de araucária com erva-mate. Para o primeiro objetivo foram utilizadas imagens dos satélites Sino-Brasileiro CBERS e Landsat. O segundo objetivo foi embasado nas definições do Protocolo de Quioto e definições complementares. Assim, foram geradas áreas consideradas potenciais para MDL Florestal dentro dos dois municípios. Em uma destas áreas foram desenvolvidos 4 cenários para simular o impacto da instalação de um projeto. Os resultados indicaram que 5,19% da áreas originais da F.O.M. são reflorestamentos de acordo com a definição do Protocolo de Quioto. Ainda, estimou-se que cerca de 97.999.708,2 t CO2e estariam estocados nestes reflorestamentos. Observou-se que os 2 municípios teriam 21.686,10 ha potenciais para um projeto de MDL Florestal, tendo uma capacidade de fixar algo próximo a 8.365.127,7 T CO2e. A avaliação financeira para os cenários demonstrou uma Taxa Interna de Retorno (TIR) 18,9%, 17,3%, 14,5% e 13,0% para pinus, bracatinga, araucária e araucária com erva-mate respectivamente

Resumo: O desmatamento nas florestas tropicais vem sendo cada vez mais abordada em discussões mundiais sobre as mudanças climáticas face a magnitude das emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) que representam. No Brasil 75% destas são provenientes do desmatamento florestal, principalmente na região amazônica. Nas negociações mundiais tem-se discutido o subsídio para países que Reduzirem as Emissões de GEE provenientes do Desmatamento e Degradação florestal (REDD). De ta forma, este trabalho visou propor uma metodologia para detectar automaticamente as mudanças na cobertura florestal para aplicação em projetos de REDD - Reducing Emissions for Deforestation and Forest Degradation. Para tanto testou o desempenho das bandas 3, 4 e 5 do sensor Landsat 5, para dois momentos (ano de 1989 e ano de 2009) bem como, os índices de vegetação NVDI e EVI e as primeiras e segundas componentes principais das bandas (1, 2, 3, 4 e 5). Para o desenvolvimento da rotina foram consideradas classes de mudanças: acréscimo de egetação de porte florestal e decréscimo de vegetação de porte florestal e, ainda, as classes de não mudanças e não florestas. Para a avaliação dos limiares de mudanças utilizaram-se os princípios da distribuição normal, explicada pela média e desvio-padrão das distâncias dos pixels das duas datas avaliadas em relação a reta de não mudança e não florestas. O desempenho na identificação das mudanças da cobertura florestal para as bandas originais testadas foi: banda 3 (Precisão Global - Q = 76,5% e Coeficiente Kappa - K = 0,62) teve desempenho superior às bandas 5 e 4 (Q = 70,2 e 58,3% e K = 0,52 e 0,30, respectivamente) no que tange a vegetação florestal, apresentando, no entanto confusão em relação a alguns corpos hídricos. Os dois índices de vegetação (NDVI e EVI) não apresentaram iferenças no desempenho da detecção das mudanças florestais. Os indicadores de desempenho para estas situações avaliadas foram Q = 74,1% para o NDVI e 74,7% para o EVI e K = 0,60 e 0,61 respectivamente. O desempenho da 1ª e 2ª componente principal indicou o muito bom desempenho da primeira (Q = 80,9% e K = 0,70) e o razoável/mau desempenho da segunda (Q = 54,6% e K = 0,23) para a detecção das mudanças da cobertura florestal. De forma, geral, entre as técnicas testadas, podese dizer que como exceção da banda 4 e 2ª componente principal, todas apresentaram índice de acerto global superior a 60% e coeficiente Kappa acima de 0,5, indicando desta forma, resultados satisfatórios. Existe potencial para a utilização da detecção de mudanças de maneira automática para o satélite Landsat 5 través da rotina desenvolvida, para o monitoramento de projetos de REDD, principalmente na utilização da 1ª componente principal e banda 3, com acertos globais superiores a 75%. No entanto, estas presentaram deficiências pela inclusão de mudanças nos recursos hídricos juntamente com as mudanças de vegetação e deste modo, quando da sua utilização, é necessária uma avaliação criteriosa do técnico ou o desenvolvimento de uma máscara para exclusão destes da avaliação. Caso a máscara seja desenvolvida, o acerto global deverá ser superior aos aqui apresentados.

Orientador: Prof. Dr. Alexandre Behling Coorientadores: Prof. Dr. Sylvio Péllico Netto, Profª. Drª. Ana Paula Dalla Corte Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 03/02/2022 Inclui referências Área de concentração: Manejo florestal Resumo: O conhecimento da morfometria e das relações interdimensionais de espécies arbóreas auxiliam na determinação de intervenções silviculturais para a floresta ou indivíduo, permitem inferir sobre a estabilidade, vitalidade e produtividade das árvores. Tendo essa importância, no presente trabalho são investigadas duas questões: (1) Como obter os índices morfométricos? (2) Qual a relação dos índices morfométricos com a produção de área basal (G), biomassa (B) e volume (V)? Essas questões foram respondidas por meio de experimentos conduzidos em florestas de acácia negra, para a qual não se tem informações a respeito. Sendo assim, o estudo tem como objetivo obter os índices morfométricos para a espécie acácia negra e avaliar a sua relação com a produção da floresta. Os dados utilizados foram provenientes de duas bases de dados (1. Floresta ao longo de um ciclo de cultivo e 2. Floresta em idade de colheita), coletados na região sul do estado do Rio Grande do Sul. A modelagem dos índices morfométricos foi efetuada por meio de três abordagens: 1) Estimativa Pontual, 2) Estimador por Razão e 3) Modelagem Correlacional. Os resultados dos índices morfométricos obtidos pela Estimativa Pontual são limitantes e esta abordagem, para a presente estrutura experimental, não é recomendada. Os Estimadores por Razão fornecem aos índices morfométricos as suas precisões, sendo preferível. Para a modelagem correlacional o índice varia de 0 a 1, permitindo a comparação dos índices, sendo uma abordagem também recomendada. É observada dependência dos valores dos índices morfométricos com a idade e local de cultivo. Para a floresta ao longo de um ciclo de cultivo o índice Proporção de Copa, de forma geral, apresenta maior correlação com as variáveis de produção, comparando-se aos demais índices. O Grau de Esbeltez é o índice que melhor se correlaciona com a área basal, biomassa e volume na floresta madura. Para a floresta em idade de colheita o índice Proporção de Copa apresenta forte correlação com as variáveis de produção, seguido do Índice de Saliência. Os índices Proporção de Copa e Grau de Esbeltez apresentam relação inversamente proporcional às variáveis de produção da floresta de acácia negra. Abstract: The knowledge of the morphometry and interdimensional relationships of tree species assist in determining silvicultural interventions for the forest or individual tree, allowing inferences to be made about the stability, vitality, and productivity of trees. Having this importance, in the present work two questions are investigated: (1) How to obtain the morphometric indices? (2) What is the relationship between morphometric indices and the production of basal area (G), biomass (B) and volume (V)? These questions were answered by experiments conducted in black wattle forests, for which no information is available. Thus, the study aims to obtain the morphometric indices for the black wattle species and evaluate its relationship with forest production. The data used came from two databases (1. Forest throughout a cultivation cycle and 2. Forest at harvest age), collected in the southern region of the state of Rio Grande do Sul. Modeling of the morphometric indices was carried out using three approaches: 1) Point Estimation, 2) Ratio Estimator and 3) Correlational Modeling. The results of morphometric indices obtained by Point Estimation are limiting and this approach, for the present experimental setup, is not recommended. Ratio Estimators provide the morphometric indices with their accuracies and is preferable. For correlational modeling the ratio ranges from 0 to 1, allowing the indices to be compared, and this approach is also recommended. Dependence of the morphometric index values with age and location is observed. For the forest over crop cycle, the Crown Ratio (CR), in general, shows greater correlation with the production variables, compared to the other indices. The Degree of Slenderness (DS) is the index that best correlates with basal area, biomass, and volume in the mature forest. For the forest at harvesting age, the CR shows a strong correlation with the production variables, followed by the Salience Index (SI). The indexes CR and DS present inversely proportional relation to the production variables of the black acacia forest.

Orientadora: Profª. Drª. Daniela Biondi Coorientadora: Profª. Drª. Ana Paula Dalla Corte Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 24/02/2022 Inclui referências Resumo: A fragmentação de habitats, geralmente decorrente da interferência humana, é definida como o processo de divisão de um habitat contínuo em manchas isoladas, interrompidas por barreiras antrópicas. Com a aplicação de métodos de ecologia da paisagem e planejamento urbano, é possível desenvolver propostas para que a infraestrutura verde das cidades se tornem ambientes menos nocivos para a biodiversidade e manutenção dos processos ecológicos. Planejar corredores considerando a ecologia da avifauna pode favorecer a conectividade funcional da paisagem para outros tipos de organismos, e até para a população, através de boas práticas de infraestrutura verde. Visando propor a criação de corredores verdes na área de estudo foi efetuada a classificação supervisionada das classes de uso da terra. Foram calculadas métricas de paisagem para a classe de cobertura florestal, a qual teve seus fragmentos classificados de acordo com o tamanho. Os cálculos foram das variáveis AREA (área), SHAPE (forma) e ENN (isolamento), no software RStudio. A definição dos fragmentos prioritários à conexão se deu a partir da relação da área e forma dos fragmentos (ASH). Os corredores foram simulados a partir do modelo de caminhos de menor custo, promovendo um elo entre todas as áreas prioritárias para conexão. Os parâmetros utilizados na modelagem dos percursos levaram em consideração a ponderação de valores encontrados em bibliografias similares. O estudo revelou que a classe de infraestrutura urbana é predominante em Curitiba, e que as áreas florestais se encontram bastante fragmentadas, onde os fragmentos mais representativos estão situados nas porções sudeste e noroeste do município. Ao analisar os corredores que conectam as áreas prioritárias para a conservação, foi verificado o potencial conectivo de grandes áreas verdes de relevância ecológica no município. A partir da visualização do sistema proposto, foram discutidas boas práticas para o manejo e implementação de corredores verdes, onde as recomendações foram apontadas numa escala local. Embora a cidade seja altamente urbanizada, Curitiba apresenta potencial relevante para o resgate da conectividade funcional através da floresta urbana, onde esforços do poder público junto com a população pode potencializar a capacidade conectiva das áreas verdes. As informações adquiridas podem auxiliar no planejamento de corredores ecológicos. Abstract: Habitat fragmentation, generally resulting from human interference, is defined as the process of dividing a continuous habitat into isolated patches, interrupted by human barriers. With the application of landscape ecology and urban planning methods, it is possible to develop proposals for the green infrastructure of cities to become friendly to biodiversity and maintenance of ecological processes. Planning corridors considering the ecology of the avifauna can favor the functional connectivity of the landscape to other types of organisms, and even to the population, through good green infrastructure practices. In order to propose the creation of green corridors in the study area, a supervised classification of land use classes was carried out. Landscape metrics were calculated for the forest cover class, which had its fragments classified according to size. The calculations were from AREA (area), SHAPE (shape) and ENN (insulation), in RStudio software. The definition of priority fragments for connection was based on the relationship between the area and shape of the fragments (ASH). The corridors were simulated using the least-cost path model, promoting a link between all priority areas for connection. The parameters used in the modeling of the routes took into account the weighting of values found in similar bibliographies. The study revealed that the urban infrastructure class is predominant in Curitiba, and that the forest areas are quite fragmented, where the most representative fragments are located in the southeast and northwest portions of the municipality. By analyzing the corridors that connect the priority areas for conservation, the connective potential of large green areas of ecological relevance in the municipality was verified. From the visualization of the proposed system, good practices for the management and implementation of green corridors were discussed, where the recommendations were pointed out on a local scale. Although the city is highly urbanized, Curitiba has a relevant potential for the rescue of functional connectivity through the urban forest, where efforts by the government together with the population can enhance the connective capacity of green areas. The information acquired can assist in the planning of projects to create ecological corridors.

Orientador: Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta Coorientadores: Prof. Dr. Rafael Rubilar Pons, Prof(a). Dr(a). Ana Paula Dalla Corte Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 23/04/2021 Inclui referências: p. 89-100 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: Estudos sobre o comportamento ecofisiológico de plantações de Eucalyptus são importantes para prever as interações entre o crescimento e as variáveis climáticas. No entanto, aqueles que envolvem monitoramento fisiológico em plantações jovens e altamente adensadas, que são mais propensos a danos causados por água e estresse térmico, não são comuns. O primeiro capítulo desta tese, intitulado "Differences in early seasonal growth efficiency and productivity of Eucalyptus genotypes" apresenta um estudo explorando as mudanças na eficiência de crescimento de povoamento de genótipos de Eucalyptus mediterrâneos ao longo de diferentes estações (verão, outono, inverno e primavera) durante seu desenvolvimento inicial. Concluímos que as mudanças de classificação ocorrem no incremento de volume e o crescimento máximo foi observado no verão, independentemente do genótipo. Diferenças no volume final da madeira sugerem que o mesmo ambiente estimula diferentes respostas de alocação de carbono para o crescimento e consequentemente na eficiência de crescimento de cada local. O segundo capítulo intitulado "Physiological responses and growth of Eucalyptus genotypes under cumulative water stress" apresenta um estudo que investiga a resposta fisiológica de genótipos de Eucalyptus durante uma redução progressiva do teor de água no solo e sua relação com o crescimento e estresse hídrico acumulados no mesmo período. No entanto, independentemente das diferenças genotípicas, foi observada uma diminuição na taxa de fotossíntese e fechamento estomático, o que aumentou a eficiência intrínseca do uso da água ao longo do tempo. Esta redução nas variáveis de troca gasosa foliar com mudanças moderadas na água do solo foi mais pronunciada no híbrido Eucalyptus nitens x Eucalyptus globulus (E. gloni), sendo o táxon mais sensível a mudanças na disponibilidade reduzida de água no solo. O terceiro capítulo intitulado "Temperature effects on early growth of Eucalyptus genotypes of three taxa" apresenta um estudo sobre o efeito da temperatura na taxa de crescimento diária. Concluímos que genótipos de alta produtividade, têm sua temperatura ótima média (16 ° C) mais próxima da temperatura média do ar do local (14 ° C) do que genótipos de baixa produtividade (25 ° C) e maior amplitude de temperatura cardinal (

Orientador: Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta Coorientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 23/02/2021 Inclui referências: p. 44-55 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: O manejo florestal evoluiu para a fronteira 4.0, a qual utiliza tecnologias a seu favor, destas, destacam-se os Lasers scanners, os quais podem mensurar a floresta. Contudo, essa ferramenta é onerosa, de modo que uma alternativa mais barata e de alta densidade de pontos é a união destes sensores com veículos aéreos não tripulados (UAV-Lidar). Logo, deve-se verificar a influência da densidade de pontos na acurácia das métricas da floresta. Neste sentido, objetivou-se avaliar o desempenho de diferentes densidades de nuvens de pontos UAV-Lidar na estimativa da altura individual de Eucalyptus benthamii em sistemas agrosilvipastoris, implantados em 2012. O estudo foi conduzido na fazenda Canguiri, Pinhais, Paraná, na qual foi realizado o censo das árvores, medindo-se o diâmetro e altura. Os dados UAV-Lidar foram coletados com o sistema GatorEye. A nuvem de pontos foi pré-processada no LASTOOLS, onde foi unida e recortada para a área de estudo. Posteriormente, em linguagem de programação R, esta foi homogeneizada em nove diferentes densidades: 2.000, 1.500, 1.000, 500, 250, 100, 50, 25 e 5 pts/m². Estas nove nuvens de pontos foram classificadas quanto ao solo e normalizadas, favorecendo a determinação dos modelos digitais de terreno, superfície e copas. Foi extraído a altura máxima das árvores, com base no pixel mais alto presente no modelo digital de copas e na nuvem de pontos normalizada. As alturas derivadas foram avaliadas em relação as alturas medidas em campo pelo coeficiente de correlação de Pearson, raiz quadrada do erro médio, viés, análise gráfica e teste t pareado. A densidade de 2.000 pts/m² melhor representou o perfil da árvore e o solo, obtendo maior correlação (0,79) e menor RMSE (14,55 %). Em todas as densidades, as alturas derivadas e mensuradas foram estatisticamente semelhantes. A redução da densidade de pontos ocasionou divergências no perfil da árvore e modelo de copas, não havendo grandes diferenças no modelo digital do terreno. O sistema GatorEye foi acurado para derivar a altura total do Eucalyptus benthamii. Até 100 pts/m² não há perda de acurácia na derivação da altura. Abstract: The 4.0 frontier has arrived in the forest management, employing technologies in its benefit, among them, Lasers scanners, which measure the forest. However, this tool is expensive, so a cheaper and high point density alternative is the union of these sensors with unmanned aerial vehicles (UAV-Lidar). Therefore, the point density influence on the forest metrics' accuracy should be verified. We evaluate the performance of UAV-Lidar's different point cloud densities in the individual height of the Eucalyptus benthamii estimates on different Crop-Livestock-Forest systems, implemented in 2012. It was conducted at Canguiri Farm, Pinhais, Paraná, where the census of the trees was performed, measuring the diameter and height. The UAV-Lidar data were collected with the GatorEye system. The Point Cloud was pre-processing in the LASTOOLS software, where it was merged and clipped into the study area. Then in R programming language, it was thinned in nine densities: 2,000, 1,500, 1,000, 500, 250, 100, 50, 25 and 5 pts/m². The point clouds were classified in ground and normalized, improving the digital models of terrain, surface, and crown. The highest tree height was extracted, based on the highest pixel on the digital crown model and the normalized point cloud. Heights were evaluated by Pearson's correlation, rootsquare- mean error, bias, graphic analysis, and paired t-test. The processing was performed in R language. The tree's profile and the soil were better represented by 2,000 returns.m-², obtaining higher correlation (0.79) and lower RMSE (14.55 %). At all densities, the derived and measured heights were statistically similar. The point cloud density's reduction produced variances in tree profile and CHM, with few differences in DTM. The GatorEye system was accurate to derive the Eucalyptus benthamii's total height. There is no accuracy decrease in the height's derivation until 100 returns.m-².

Orientador: Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta Coorientadores: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte e Prof. Dr. Jaime Wojciechowski Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 29/04/2021 Inclui referências: p. 156-169 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: A floresta amazônica brasileira concentra um dos maiores estoques de biomassa e carbono no planeta, com total estimado de 150-200 Gt de carbono. Uma vez que as florestas atuam como sumidouros de carbono, o qual é estocado na biomassa florestal, também possuem importância na regulação climática do planeta. Portanto, estudos de quantificação de biomassa nessa floresta tropical são imprescindíveis para se buscar um maior entendimento nas questões ligadas às mudanças climáticas. Nesse sentido, ressaltam-se dois problemas relativos às estimativas de biomassa para o bioma Amazônia: 1. O uso de limitadas bases de dados de inventário florestal, com poucos registros de parcelas e indivíduos; 2. A aplicação de equações de biomassa genéricas para florestas tropicais, ou seja, não específicas para tipologias florestais. Além disso, dados relativos a inventários florestais no bioma Amazônia, os quais permitem as quantificações de biomassa e carbono, são escassos ou se encontram de maneira dispersa em diversas bases de dados, muitas vezes com acesso restrito, limitando a realização de estudos interdisciplinares. O objetivo do presente trabalho foi consolidar uma plataforma digital de livre acesso, com informações acerca da quantificação dos estoques de carbono e biomassa no bioma Amazônia, a partir de duas amplas bases de dados de inventários florestais (Projeto Paisagens Sustentáveis - EMBRAPA - e Projeto RADAMBRASIL), utilizando uma abordagem inédita, com aplicação de equações de biomassa específicas para duas tipologias florestais de ampla extensão territorial no bioma Amazônia: floresta densa e floresta aberta. Além disso, compararam-se os efeitos das equações de biomassa propostas por diferentes autores para essas fitofisionomias com equações genéricas para florestas tropicais, a fim de propor uma nova abordagem de espacialização para gerar mapas de biomassa específicos para as tipologias floresta densa e floresta aberta. Informações acerca das estimativas de biomassa e coordenadas geográficas de cada parcela foram integradas ao software JCarbon©, uma plataforma open data. Por fim, também foram comparadas estimativas de biomassa obtidas por meios de técnicas de regressão linear, aprendizado de máquina e dados LiDAR. Os resultados indicaram que a biomassa aérea de árvores com diâmetro ? 30 cm, para as duas tipologias florestais, é de 46,5 Gt, o que corresponde a 53% da biomassa total estimada para o bioma Amazônia (valor total, considerando todos os indivíduos vivos e todas as tipologias florestais ocorrentes), em comparação com dados publicados no relatório FRA 2020 (Global Forest Resources Assessment), publicado pela FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Trinta e dois mapas de distribuição de biomassa aérea e carbono aéreo de árvores foram gerados para as áreas de floresta densa e floresta aberta, proporcionando uma análise de sensibilidade espacial dos valores de biomassa e carbono preditos. Estimativas obtidas por meio de equações genéricas superestimaram em 4,6% e 33,2% os valores de biomassa obtidos por meio de equações específicas de floresta densa e floresta aberta, respectivamente. Houve um ganho de 11% no valor médio obtido de biomassa estimada pelas equações específicas. Conclui-se que o uso de equações de biomassa genéricas é inadequado para estimar a biomassa em ecossistemas como bioma Amazônia, caracterizado pela heterogeneidade fitoecológica. Dessa forma, para extensas bases de dados de inventário florestal, como é o caso do Projeto Paisagens Sustentáveis e do Projeto RADAMBRASIL, recomenda-se o uso de equações de biomassa específicas para as diferentes tipologias florestais. A partir da análise comparativa de estoques de biomassa obtidos por meio de equações de biomassa, dados LiDAR e algoritmos de aprendizado de máquina, pode-se inferir que o uso de sistemas LiDAR tem elevado potencial não só para gerar mapas acurados da distribuição da biomassa, como também para a obtenção de valores confiáveis de biomassa acima do solo por unidade de área no bioma Amazônia. Ademais, equações de biomassa a partir de modelos tradicionais (regressão linear) e de modelos de aprendizado de máquina também se constituem em abordagens com bom desempenho preditivo da biomassa aérea de árvores no bioma Amazônia, recomendando-se, assim, a integração de dados de sistemas LiDAR com dados de inventários florestais. Por fim, a integração da base de dados do presente estudo com o software JCarbon© foi bem-sucedida, constituindo uma fonte de consulta espacial inédita (online-webgis e open data) de estoques de biomassa em grande número de parcelas no bioma Amazônia. Abstract: The Brazilian Amazon rainforest is one of the largest biomass and carbon sources on the planet, with a total estimated stock of around 150-200 Gt C. Given its importance as a carbon sink, biomass quantification studies in this area are essential to obtain a better understanding of climate change-related issues. Therefore, this study highlights two problems related to biomass estimates of the Amazon biome. First, the limited availability of forest inventory databases, with a limited sample size. Second, the application of generic allometric equations, i.e., non-forest type-specific equations, unsuitable to specific forest types. Furthermore, it is known that data on forest inventories in Brazil, mainly in the Brazilian Amazon, which allow the quantification of biomass and carbon, are scarce or are dispersed in several databases, often with restricted access, limiting the performance of interdisciplinary studies. This study aimed to estimate biomass and carbon storage from two larges datasets of forest survey (Paisagens Sustentáveis Project and RADAMBRASIL Project), utilizing forest type-specific allometric equations for two predominant forest types in the Amazon biome: dense forests and open forests. Additionally, the dense and open forest equation effects were compared to establish a new spatialization approach to generate specific tree biomass maps for these forest types. Information about the biomass estimates and geographical coordinates of each plot were integrated to the JCarbon© software, an open data platform. Also, biomass estimates obtained by traditional methods (classical linear regression) machine learning and LiDAR data were also compared. The results indicated that the combined aboveground tree biomass of dense and open forest types, for trees with diameter ? 30 cm, was 46.5 Gt, or 53% of the biome's biomass (total value considering all living trees and forest types), compared to data published in the FRA 2020 report (Global Forest Resources Assessment), published by FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Thirty-two refined biomass maps were generated for dense and open forest areas, providing a novel spatial sensitivity analysis of the predicted biomass and carbon values predicted. Biomass estimates obtained utilizing the generic equations were overestimated by 4.6% and 33.2% compared to those obtained utilizing the specific equations for dense and open forests, respectively. Moreover, there was a gain of approximately 11% in the average biomass value obtained by the forest typespecific equations. It was concluded that only large-scale forest inventories databases may provide reliable biomass and carbon estimation, and forest type-specific equations should be utilized to estimate the Amazon biome's biomass, which is an environment characterized by phytoecological heterogeneity. Thus, for extensive forest inventory databases, such as the Paisagens Sustentáveis Project and the RADAMBRASIL Project, the use of specific allometric equations for different forest types is recommended. From the comparative analysis of biomass stocks obtained using allometric equations, LiDAR data and machine learning algorithms, it can be inferred that the use of LiDAR systems has high potential not only to generate accurate maps of the distribution of biomass, but, also, to obtain reliable values of aboveground biomass per unit area in the Amazon biome. In addition, biomass equations from traditional models (linear regression) and machine learning models provides a good predictive performance of aerial biomass estimates in the Amazon biome, thus indicating the integration of forest inventory data with LiDAR systems data. Finally, the integration of the database of the present study with the JCarbon© software was successful, constituting an unprecedented source of spatial data (online-webgis and open data) of biomass stocks in a large number of inventory plots in the Amazon biome.

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte Coorientadores: Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta, Prof. Dr. Alexandre Behling Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 19/08/2021 Inclui referências Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: O volume total de uma população florestal é estimado por meio de técnicas de amostragem utilizadas nos inventários florestais, em que o volume estimado na área da unidade amostral é extrapolado para a área do talhão. Neste trabalho, o objetivo foi avaliar e comparar dois métodos para a estimativa do volume total em florestas plantadas: 1) método tradicional de inventários florestais (inferência por área); e 2) método de árvore individual, no qual a estimativa é realizada pelo produto do volume médio individual (vmi) pelo número de árvores detectadas remotamente nos talhões (inferência por indivíduo). A pesquisa foi conduzida em três talhões florestais: Pinus taeda (16 anos), Pinus taeda (7 anos) e Eucalyptus urograndis (5 anos). Em cada talhão, foi realizado o censo para as variáveis: diâmetro a 1,30 m e altura total. Os volumes das árvores foram estimados pelo modelo de Schumacher-Hall, ao passo que a soma dos seus volumes individuais foi considerada como o volume total paramétrico. Em seguida, foi executada a etapa da estimativa do volume total da população. No método 1 (por área), foram analisados dois procedimentos de amostragem (aleatória simples e sistemática). No método 2 (por número de árvores), o vmi utilizado foi obtido de duas maneiras: (a) média do volume individual de cem árvores selecionadas aleatoriamente, reamostradas pelo método Bootstrap e, (b) pela amostragem sistemática. O número de árvores (N) foi obtido por um algoritmo de contagem automática aplicado em imagens obtidas por -uma aeronave remotamente pilotada (ARP). Adicionalmente, no método 2, foram simuladas diferentes taxas de detecção de indivíduos (90% a 110%), enquanto para o método 1, foram simuladas diferenças (±10%) na área do talhão. Os resultados dos dois métodos de estimativa de volume total da população foram comparados ao volume total paramétrico pela diferença absoluta, diferença relativa e pela abrangência dos intervalos de confiança obtidos por cada método. O método 1, tradicional de inventário florestal (inferência por área), apresentou as menores diferenças em relação ao volume do censo. O processo de amostragem sistemático produziu os melhores resultados para os talhões 1 e 3, enquanto o processo aleatório foi o melhor para o talhão 1. O método 2 (abordagem por número de árvores) apresentou o volume total paramétrico dentro do intervalo de confiança (95% de probabilidade) ao se utilizar o vmi da amostragem aleatória de cem árvores e o número de árvores detectadas automaticamente, com diferença relativa de no máximo 4,7%. A variação em área e em número de árvores permitiu verificar que o acerto em 100% da área ou em 100% da do número de árvores não garante o menor erro de estimativa para o total, pois ela também depende da acurácia da estimativa do volume médio individual. O método 2 (abordagem por número de árvores) pode ser utilizado como uma alternativa ao inventário florestal tradicional. Abstract: The total volume of a forest population is estimated through sampling techniques used in forest inventories, in which the estimated volume in the sample unit area is extrapolated to the stand area. The aim of this work was to evaluate and compare two methods for estimating the total volume in planted forests: 1) traditional method of forest inventories (inference by area); and 2) individual tree method, in which the estimate is performed by the product of the mean individual volume by the number of trees remotely detected in the stands (inference by number of trees). The study was conducted in three forest stands: Pinus taeda (16 years of age), Pinus taeda (7 years of age) and Eucalyptus urograndis (5 years of age). A census was carried out in each stand for the variables: diameter at 1.30 m (d) and total height. Tree volumes were estimated by the Schumacher-Hall's model and the sum of their individual volumes was considered as the total parametric volume. Then, the step for estimating the total population volume was performed. Thus, two sampling procedures (simple random and systematic) were analyzed in method 1 (by area). Next, the mean individual volume used in method 2 (number of trees) was obtained in two ways: (a) mean individual volume of one hundred randomly selected trees, resampled by the Bootstrap method; and (b) by systematic sampling. The number of trees (N) was obtained by an automatic counting algorithm applied to images obtained by RPA. Additionally, different detection rates of individuals (90% to 110%) were simulated in method 2, while differences (±10%) in the stand area were simulated for method 1. The results of the two methods for estimating total population volume were compared to the total parametric volume by the absolute difference, relative difference and by the amplitude of the 95% confidence intervals obtained by each method. Method 1, traditional forest inventory (inference by area), showed the smallest differences in relation to the volume of the census. The systematic sampling process produced the best results for plots 1 and 3, and the random process for plot 1. Method 2 (number of trees) presented the total parametric volume included in the confidence interval when using the mean individual volume of random sampling of one hundred trees and the number of trees automatically detected, with a relative difference of at most 4.7%. The variation in area and number of trees enabled us to verify that the correctness in 100% of the area or in 100% of the number of trees does not guarantee the smallest estimate error for the total, as it depends on the accuracy of the estimate of the average volume individual. Method 2 (number of trees) can be used as an alternative to the traditional forest inventory.

Orientador: Prof. Carlos Roberto Sanquetta Coorientadores: Prof. Júlio César Nievola, Profª Ana Paula Dalla Corte Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 24/01/2020 Inclui referências: p. 134-149 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: No campo da mensuração florestal, encontrar modelos acurados para predizer variáveis biométricas difíceis de determinar diretamente em campo e de alto custo operacional em inventários florestais, sempre constituiu um grande interesse das pesquisas. Em florestas naturais inequiâneas, em particular, a elevada heterogeneidade das variáveis biométricas é uma condição marcante e intrínseca, e que torna a modelagem preditiva um grande desafio. Devido a isso, por vezes, métodos tradicionais, como a regressão linear clássica, não são capazes de modelar adequadamente a natureza. Assim, o uso de métodos mais flexíveis e com boa capacidade de descrever a realidade, como as técnicas de aprendizado de máquina, ganham forte apelo quando o intuito é melhorar a acurácia dos modelos de biomassa e volume de árvores em florestas naturais inequiâneas. O principal objetivo desta pesquisa foi estudar e comparar o potencial de técnicas de aprendizado de máquina na melhoria das estimativas da biomassa aérea total (BAT) e volume comercial com casca de árvores individuais, frente à abordagem de modelagem por regressão tradicional, a partir de dados coletados em diversos sítios de florestas naturais inequiâneas. Para além disso, objetivou-se usar abordagens recentes para prover algum nível de interpretação para os modelos algorítmicos, desmistificando a metáfora da "caixa preta", e também desenvolver aplicações web para disponibilizar os modelos de aprendizado de máquina mais acurados. Dois estudos de casos foram conduzidos. No primeiro, foi usada uma base global compilada contendo dados de biomassa aérea total de 4004 árvores-amostras (diâmetro >= 5cm) colhidas e distribuídas em 58 sítios de diferentes países. No segundo, foi usado um conjunto de dados com volume comercial com casca de 13831 árvores (diâmetro >= 50cm) pertencentes à 38 espécies florestais manejadas na Amazônia brasileira. Para fins de modelagem preditiva, cada conjunto de dados original foi dividido em dados de treinamento (80%) e teste (20%). O método k-fold cross-validation foi usado para obter estimativas imparciais de desempenho para os modelos de aprendizado de máquina (MAM). O conjunto de teste foi reservado para uma comparação mais apropriada da precisão das abordagens de regressão tradicional e aprendizado de máquina. Em ambos os estudos de caso, foram consideradas nove técnicas de aprendizado de máquina. Para a modelagem tradicional da BAT, apenas a forma funcional do "Modelo Pantropical-MP" foi admitida e ajustada no conjunto de treinamento, e designada "Modelo Alternativo - MA". Para a modelagem volumétrica tradicional foram admitidas dez formas funcionais usuais na Mensuração Florestal. Na modelagem da biomassa aérea total, os melhores MAM construídos apresentaram rRMSE variando entre 7,30% e 7,98% na validação cruzada, sendo uma rede neural artificial do tipo MLP (size = 9; decay = 0,2) a mais acurada. No conjunto de teste, os MAM e MA apresentaram semelhança na distribuição residual e no desempenho médio para predizer a variável resposta em amostras independentes. Na modelagem do volume comercial com casca, os melhores MAM foram obtidos usando um espaço de recursos dependente do diâmetro e altura, com rRMSE variando entre 22,83% e 24,47%, sendo um modelo de regressão por vetores de suporte com função kernel radial (sigma = 0,003; C = 128) o mais acurado. Os modelos tradicionais genéricos de dupla entrada com resposta logarítmica (Spurr e Schumacher-Hall) apresentaram menor erro padrão residual, mas forte heterocedasticidade. A heterocedasticidade nos MAM aprendidos usando um espaço de recursos dependente de diâmetro e altura da árvore, parece ser menos severa do que aquela constatada nos modelos de dupla entrada com resposta logarítmica. A modelagem preditiva usando técnicas de aprendizado de máquina não proveu a melhoria esperada nas estimativas de volume comercial com casca e biomassa área total em florestas naturais inequiâneas. Apesar disso, o uso de técnicas de aprendizado de máquina parece ser bastante promissor para modelagem de variáveis biométricas, uma vez que conseguiu equiparar-se aos modelos tradicionais que a décadas são usados na Ciência Florestal. Abstract: In the scope of forest measurement, finding accurate models to predict biometric variables that are difficult to determine directly in the field and costly to operate in forest inventories has always been a major research concern. In natural uneven-aged forests the high heterogeneity of biometric variables is a striking and intrinsic condition that makes predictive modeling a major challenge. Because of this, sometimes the traditional methods such as classical linear regression, are not able to adequately model the nature. Thus, the use of more flexible methods with a good ability to describe reality, such as machine learning techniques, is strongly sought when the aim is to improve the accuracy of biomass and tree volume models in unequal natural forests. The main objective of this research was to study and compare the potential of machine learning techniques to improve estimates of above-ground biomass (AGB) and commercial volume of individual bark trees, compared to the traditional regression modeling approach, based on data collected from various sites of natural uneven-aged forests. In addition, it aimed to use recent approaches to provide some level of interpretation for algorithmic models, demystifying the "black box" metaphor, and also develop web applications to provide the most accurate machine learning models. Two case studies were conducted. In the first, a compiled global database containing total aerial biomass data from 4004 sample trees (diameter >= 5cm) collected and distributed in 58 sites from different countries was used. In the second, a data set with commercial volume of 13831 bark trees (diameter >= 50cm) belonging to 38 forest species managed in the Brazilian Amazon rainforest was used. For the purpose of predictive modeling, each original data set was divided into training (80%) and test (20%) data. The k-fold cross-validation method was used to obtain unbiased performance estimates for machine learning models (MLM). The test set has been reserved for a more appropriate comparison of the accuracy of traditional regression and machine learning approaches. In both case studies, nine machine learning algorithms were considered. For traditional AGB modeling, only the functional form of the "Pantropical Model - PM" was admitted and adjusted in the training set, and designated "Alternative Model - AM". Ten usual functional forms were allowed for traditional volumetric modeling in Forest Measurement. In the modeling of the above-ground biomass, the best MLM built presented rRMSE ranging from 7.30% to 7.98% in the cross validation, being an artificial neural network of the MLP type (size = 9; decay = 0.2) the most accurate. In the test set, MLM and AM showed similarity in residual distribution and mean performance to predict the response variable in independent samples. In the bark tree commercial volume modeling, the best MLM were obtained using a diameter and height dependent resource space, with rRMSE ranging from 22.83% to 24.47%, being a support vector regression model with radial kernel function (sigma = 0.003, C = 128) the most accurate. The traditional generic logarithmic double-input models (Spurr and Schumacher-Hall) showed lower residual standard error but strong heteroscedasticity. The heteroscedasticity in MLM learned using a tree diameter and height dependent resource space appears to be less severe than that found in logarithmic response double entry models. Predictive modeling using machine learning techniques did not provide the expected improvement in the accuracy of commercial volume estimates of bark trees and above-ground biomass in natural uneven-aged forests. Nevertheless, the use of machine learning techniques seems to be quite promising for modeling biometric variables, as it has managed to match the traditional models that have been used in forest science for decades.

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte Coorientadores: Prof. Dr. Alexandre Behling e Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 18/02/2020 Inclui referências: p. 85-88 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: Estudos têm demonstrado que a uniformidade dos plantios florestais está diretamente correlacionada com a produtividade e que medidas de uniformidade podem servir de indicadores da qualidade silvicultural dos plantios. Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo determinar a uniformidade e a sobrevivência em plantios jovens de Eucalyptus sp. por meio do uso de atributos obtidos de sensores passivos embarcados em Veículos Aéreos Não Tripulado (VANTs). Foram estudados dois plantios clonais de Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla e um plantio de Eucalyptus saligna, todos com um ano de idade. No inventário florestal de qualidade (IFQ), foram medidas as alturas das árvores, além de serem quantificadas as falhas de plantio. Das imagens oriundas dos voos VANT foram obtidos Modelos Digitais do Terreno (MDT), Modelos Digitais de Superfície (MDS) e ortofotos. Sobre as ortofotos foram identificadas as falhas de plantios em todas as áreas produtivas (censo) e em parcelas de 1ha. O censo de falhas foi utilizado para gerar a superfície de falhas por meio do método Kernel (SFk) e as falhas das parcelas VANT e IFQ foram utilizadas para a estimativa da sobrevivência por meio do modelo de razão. Também sobre as ortofotos foram delimitadas as copas das árvores por fotointerpretação. O Modelo de altura de copas (CHM) foi obtido da subtração MDS-MDT, do qual foram extraídas as alturas das árvores para duas intensidades amostrais. A uniformidade dos plantios foi obtida por meio dos índices de uniformidade (IU): PV50 (percentual acumulado variável dendrométrica de interesse em 50% das menores árvores); CV% (coeficiente de variação em percentagem); e G (coeficiente de Gini). As estimativas de sobrevivência VANT não mostraram diferenças significativas das estimativas do IFQ ao nível de 1% de significância. As alturas extraídas do CHM se mostraram subestimadas em comparação com as alturas do IFQ. Desse modo, foi proposta a utilização de um fator de correção por classe de tamanho para estimar essas alturas. As alturas corrigidas VANT e as alturas do IFQ foram utilizadas para o cálculo dos IU, avaliados pelo teste X2, em que os IU obtidos por VANT não mostraram diferenças significativas dos obtidos do IFQ ao nível de 5% de significância. Desse modo, as alturas das demais parcelas VANT foram corrigidas e serviram de base para o cálculo dos IU para uma intensidade amostral maior. Os IU dos plantios foram espacializados e integrados, resultando em duas superfícies de uniformidade, SU e SUf, a primeira sendo resultado da média dos IU e a segunda da média dos IU e a SFk. Com a classificação das superfícies de uniformidade observou-se que o plantio de E. saligna foi o menos uniforme em comparação com os plantios de E. grandis x E. urophylla e que a adição da SFk permitiu a avaliação da uniformidade de modo mais condizente com a realidade dos plantios. Esses resultados sugerem que medidas de sobrevivência e uniformidade obtidas por VANT podem ser utilizadas em conjunto para a geração das superfícies de uniformidade e para a determinação das áreas que precisam de maior atenção do manejo silvicultural. Abstract: Several studies have shown that forest stand uniformity is directly correlated to productivity, and that uniformity measures may act as indicators of the silvicultural quality of forest plantations. Thus, this work aimed to assess the uniformity and survival of young Eucalyptus sp. plantations using attributes obtained from passive sensors embedded in unmanned aerial vehicles (UAVs). To do that, two clonal stands of Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla and one stand of Eucalyptus saligna were studied. In the forest quality inventory (FQI), tree height was measured, and dead trees were quantified. From the images from the UAV flights resulted the Digital Terrain Models (DTMs), Digital Surface Models (DSMs) and orthomosaic photos. Over the orthomosaics the points of planting failure in all productive areas (census) were identified, as well as for 1ha plots. The mortality census was used to generate the failure surface using a Kernel strategy (KFS), and the UAV and (FQI) failures were used to estimate survival through a ratio estimate. The orthomosaic photos were also used to identify the crowns of the trees. The Canopy Height Model (CHM) was obtained subtracting DSM-DTM, from which tree heights were extracted at two sample intensities. The stand uniformity was calculated through uniformity indices (UI): PV50 (accumulated percentage dendrometric variable of interest in 50% of the smallest planted trees); CV% (coefficient of variation in percentage); and G (Gini coefficient). UAV survival estimates showed no significant differences with FQI estimates at 1% significance level. The tree heights extracted from the CHM were underestimated when compared to the heights obtained in the field. Thus, it was proposed to use a correction factor per size class to estimate those heights. UAV corrected heights and FQI heights were used to calculate the UIs, and were compared by means of a chi-square test, where the UIs obtained by the UAV did not show significant differences from the field UIs at the 5% significance level. Thus, the heights of the other UAV plots were corrected and served as the basis for the calculation of UIs for a higher sample intensity. The IUs were spatialized and integrated, resulting in two uniformity surfaces for the stands, US and USf, the first resulting from the average of the UIs and the second from the average of the UIs and KFS. The classification of uniformity surfaces showed that the E. saligna stand was the least uniform compared to E. grandis x E. urophylla stands, and the addition of KFS allowed a more reasonable assessment of the uniformity regarding the reality of the stands. These results suggest that survival and uniformity measures obtained via UAV can be combined to generate stand uniformity surfaces, as well as to determine priority areas in silvicultural management.

Orientador: Prof. Dr. Allan Libanio Pelissari Coorientadores: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte e Prof. Dr. Sidney Fernando Caldeira Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 17/02/2020 Inclui referências: p. 67-75 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: A teca é uma espécie de alto valor para plantios florestais para a produção sustentável da indústria de base florestal brasileira ao mesmo tempo que reduz a pressão da exploração de florestas nativas. Para o desenvolvimento de planos de manejo em bases sustentáveis, é necessário o conhecimento detalhado e adequado de suas variáveis obtidas a partir de inventários florestais. Nesse sentido, a geoestatística tem sido testada e aplicada para direcionar a condução dos plantios de teca. Contudo, tem-se verificado que, para o aumento da precisão das estimativas de crescimento e de produção em nível espacial, deve-se incluir covariáveis nas modelagens geoestatísticas, em pesquisas que identifiquem e recomendem as melhores variáveis. Dessa forma, este trabalho teve como objetivo mapear a distribuição espacial de variáveis dendrométricas obtidas a partir do inventário florestal em povoamento de teca, por meio da inclusão de covariáveis de sensoriamento remoto na modelagem geoestatística. Mediante um inventário florestal executado em 213 ha de plantio de teca, em 46 unidades amostrais de 900 m² foram obtidas as variáveis: volume do povoamento, área basal, média aritmética dos diâmetros a 1,3 m do solo, diâmetro médio quadrático, diâmetro dominante, média aritmética da altura total e altura dominante. Para avaliar a integração de variáveis do sensoriamento remoto ao inventário florestal, foram processadas imagens do satélite Landsat 8 sensor OLI para obtenção das seguintes covariáveis: razão simples, índice de vegetação da diferença normalizada, índice de vegetação melhorado, índice de vegetação ajustado ao solo, índice de vegetação resistente à atmosfera, índice de vegetação resistente à atmosfera na região do visível, primeira componente principal e transformação tasseled cap. Após a obtenção das variáveis do povoamento e de sensoriamento remoto, foram aplicados os métodos de krigagem simples e ordinária, cokrigagem ordinária e krigagem com deriva externa. A seleção dos melhores ajustes foi feita com base na menor soma dos quadrados dos desvios ponderados, no menor coeficiente de determinação e na validação cruzada. A krigagem simples, apesar de pouco explorada nas ciências florestais, gerou predições com baixos erros de estimação e semelhantes à krigagem ordinária, porém com maiores tendências nas estimativas, enquanto a cokrigagem ordinária mostrou-se inadequada para a predição dos padrões espaciais do povoamento de teca por meio de índices de sensoriamento remoto. Para o método de krigagem com deriva externa, apenas a variável diâmetro médio quadrático apresentou estatísticas de validação melhores que os outros métodos, porém, ao observar as medidas de viés, ela não superestimou consideravelmente os valores das variáveis do povoamento nas unidades amostrais, comparativamente aos outros métodos de krigagem. Assim, a krigagem com deriva externa permite predições dos padrões espaciais com maior nível de detalhamento, o que resulta em minimização de possíveis erros de suavização gerados pelos métodos tradicionais de krigagem simples e ordinária. Portanto, proporciona também recomendações mais precisas de intervenções localizadas ao manejo de plantios de teca, corroborando com as hipóteses formuladas nesta pesquisa. Palavras-chave: Cokrigagem ordinária. Geoestatística multivariada. Krigagem com deriva externa. Krigagem universal. Teca. Abstract: Presenting as an alternative to forest plantations of high economic value species, teak offers a sustainable option for the Brazilian forest-based industry, also reducing the pressure of native forest exploitation. To develop management plans on a sustainable basis, detailed and adequate knowledge of their variables obtained from forest inventories is required. In this context, geostatistics has been tested and applied to guide the conduction of teak stands. However, it has been verified that to increase the accuracy of growth and production estimates at spatial level, covariates should be included in the geostatistical modeling, in which researches that identify and recommend the best variables is required. Thus, this study aimed to map the spatial distribution of forest variables obtained from forest inventory in teak stands, by including remote sensing covariables in geostatistical modeling. Through a forest inventory carried out on 213 ha of teak stand, in 46 sample units of 900 m² the following variables were obtained: stand volume, basal area, diameter at breast height, quadratic mean diameter, dominant diameter, total height and dominant height. In order to evaluate the integration of remote sensing variables and forest inventory, Landsat 8 OLI sensor satellite images were processed to obtain the following covariates: simple ratio, normalized difference vegetation index, improved vegetation index, soil adjusted vegetation index, atmospheric resistant vegetation, visible atmospheric resistant vegetation index, first principal component and tasseled cap transformation. After obtaining the stand and remote sensing variables, methods of simple kriging and, ordinary kriging, ordinary cokriging and kriging with external drift were applied. The selection of the best adjustments was made based on the smallest weighted sum of squares of deviations, lowest coefficient of determination and crossvalidation. Simple kriging, although rarely explored in the forest sciences, produced predictions with low estimation errors and similar to ordinary kriging, but with greater estimates tendencies, while ordinary kriging was inadequate to predict teak stand spatial patterns by means of remote sensing indices. For the kriging with external drift, only the quadratic mean diameter variable showed better validation statistics than the other kriging methods, however, when the bias measures were observed, it did not significantly overestimate the stand variables values in the sample units when compared to other kriging methods. Thus, kriging with external drift allows spatial pattern predictions, resulting in minimization of possible smoothing errors produced by traditional simple and ordinary kriging methods. Therefore, it also provides more accurate recommendations for localized interventions for teak stand management, corroborating the hypotheses formulated in this research. Keywords: Ordinary cokriging. Multivariate geostatistics. Kriging with external drift. Universal kriging. Teak.

Orientadora: Prof.ª Drª Ana Paula Dalla Corte Coorientadores: Dr. Carlos Alberto Silva, Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta; Prof. Dr. Sebastião do Amaral Machado Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 25/02/2019 Inclui referências Área de Concentração: Manejo Florestal Resumo As florestas tropicais são consideradas como os ecossistemas vegetais que mais estocam carbono, devido ao acúmulo de biomassa em seus tecidos durante seu desenvolvimento. A floresta Amazônica se destaca pela sua extensão, sendo considerada a maior floresta tropical do mundo. Assim, frente às principais discussões de mudanças climáticas globais, a floresta Amazônica tem sido apontada como umas das alternativas para redução de gases do efeito estufa, principais responsáveis pelas mudanças climáticas globais. Nesse sentido, esta pesquisa foi dividida em duas etapas: A primeira etapa objetivou realizar uma análise da dinâmica da biomassa acima do solo (AGB) em floresta tropical através de dados de LiDAR aerotransportado, relacionando com mudanças estruturais identificadas automaticamente. A segunda etapa teve como objetivo comparar diferentes abordagens para a estimativa de AGB em floresta tropical, bem como analisar a dinâmica da AGB em uma floresta tropical que foi seletivamente explorada. O primeiro estudo foi conduzido na Floresta Nacional (FLONA) do Jamari, em Rondônia - Brasil. Neste estudo, foram utilizados dados de LiDAR e de inventário florestal. A metodologia foi constituída de processamento dos dados LiDAR para obtenção do modelo de altura de copa (CHM) e das métricas para estimativa de AGB. Dois modelos disponíveis na literatura foram utilizados para as estimativas de AGB de campo e via métricas LiDAR. Após este procedimento, uma análise das mudanças dos estoques de AGB em nível de paisagem e também das mudanças estruturais identificadas foi realizada. O segundo estudo foi conduzido em uma floresta tropical seletivamente explorada no leste da Amazônia. Os dados de campo foram constituídos de 85 parcelas, enquanto que os dados LiDAR foram obtidos em 2012, 2014 e 2017. Modelos no nível da parcela foram primeiramente desenvolvidos usando 6 métricas baseadas na análise de PCA e quatro abordagens de aprendizado de máquina foram implementados e comparados com o modelo de regressão linear (OLS). Os resultados de ambos os capítulos mostraram que o LiDAR é uma ferramenta de grande potencial para a estimativa do estoque e da dinâmica de AGB em florestas tropicais, permitindo desta forma que diferentes análises sejam desenvolvidas. Foram mensuradas de forma automática 40 copas para cada ano no estrato superior da floresta, e com estas, observou-se que houve acréscimos estruturais positivos que não influenciaram nas estimativas dos estoques de AGB. Os resultados do segundo capítulo mostraram que entre as abordagens utilizadas, o método de regressão linear foi superior às demais abordagem, entretanto, abordagens não paramétricas como Random Forest e Support Vector Machine também mostraram potencial para estimativas de AGB e podem ser utilizadas quando necessário. Os resultados do segundo capítulo também revelaram que era possível mapear os estoques de AGB com uma precisão aceitável (RMSE

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte Coorientadora: Dra. Patrícia Póvoa de Mattos Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 21/02/2018 Inclui referências: p. 70-87 Área de concentração: Manejo Florestal Resumo: Com o crescente interesse no uso de recursos das florestas nativas, é importante desenvolver ferramentas para o manejo sustentável dessas áreas. Ao considerar a domesticação e o plantio de espécies nativas, é essencial conhecer a taxa de crescimento de cada espécie. Estudos de dendrocronologia com espécies do Pantanal ainda são escassos. No entanto, os poucos estudos encontrados na literatura mostram potencial dendrocronológico para recuperar informações passadas de crescimento. Assim, o objetivo desta pesquisa foi determinar a dinâmica de crescimento de Astronium fraxinifolium, Hymenaea stigonocarpa e Simarouba versicolor, três espécies de madeira encontradas em áreas naturais do Pantanal de Nhecolândia, com o objetivo de subsidiar o manejo sustentável dessas espécies e utilizar informações de crescimento. planejar a recuperação de áreas degradadas usando essas espécies. Foram coletados sete discos para cada espécie estudada. Os anéis de crescimento foram medidos em 8 raios de cada amostra, para gerar séries de crescimento. Modelos de crescimento Xx foram testados. Foi possível verificar distintos padrões de crescimento entre as espécies estudadas. Gonçalo-alves (Astronium fraxinifolium) apresentou o menor incremento médio anual (IAM) de diâmetro (0,39 cm.ano-1; desvio padrão = 0,14) e Jatobá-do-Cerrado (Hymenaea stigonocarpa) apresentou IAM médio (0,60 cm.- 1; desvio padrão = 0,18). No entanto, o destaque foi para Simarouba versicolor, a espécie que apresentou o maior IAM (0,95 cm.ano-1; desvio padrão = 0,27). O modelo Johnson-Schumacher apresentou melhor ajuste para A. fraxinifolium (coeficiente de determinação (R2) = 0,97, coeficiente de variação (CV%) = 21% e valor de F = 86.614,7) e para S. versicolor (R2 = 0,99, Sxy ( %) = 11,3, CV (%) = 11 e F = 175.223). O modelo de Gompertz apresentou melhor ajuste para H. stigonocarpa (R2 = 0,99, CV (%) = 12 e F = 863,095). As três espécies apresentaram padrão de crescimento distinto, jatobá-do-cerrado e gonçaloalves como secundário tardio e S. versicolor como pioneiro, indicando estratégias diferentes para melhorias nos tratamentos silviculturais. Abstract: With the increasing interest in the use of resources from native forests, it is important to develop tools to the sustainable management of these areas. When considering domestication and planting of native species, it is essential to know the growth rate of each species. Dendrochronology studies with Pantanal species are still scarce. Nevertheless, the few studies found in the literature shows dendrochronology potential to recover past growth information. Thus, the objective of this research was to determine the growth dynamics of Astronium fraxinifolium, Hymenaea stigonocarpa and Simarouba versicolor, three wood species found in natural areas of the Pantanal of Nhecolândia, aiming to subside the sustainable management of these species and to use growth information to plan the recovery of degraded areas using these species. Seven discs were collected for each studied species. The growth rings were measured in 8 rays of each sample, to generate growth series. Xx growth models were tested. It was possible to verify distinct growth pattern among the studied species. Gonçalo-alves (Astronium fraxinifolium) presented the smallest mean annual increment (MAI) in diameter (0.39 cm.year-1; standard deviation = 0.14) and Jatobá-do-Cerrado (Hymenaea stigonocarpa) presented average MAI (0.60 cm.year-1; standard deviation = 0.18). However, the highlight was for Simarouba versicolor, the species that showed the highest MAI (0.95 cm.year- 1; standard deviation = 0.27). Johnson-Schumacher model presented better adjust for A. fraxinifolium (coefficient of determination (R2) = 0.97, coefficient of variation (CV%) = 21% and value of F = 86,614.7) and for S. versicolor (R2 = 0.99, Sxy (%) = 11.3, CV (%) = 11 and F = 175,223). Gompertz model presented better adjust for H. stigonocarpa (R2 = 0.99, c V (%) = 12 and F = 863,095). The three species presented distinct growth pattern, jatobá-docerrado and gonçalo-alves as late secondary and S. versicolor as pioneer, which indicate different strategies for improvements in silvicultural treatments.

Orientador : Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta Coorientadora : Profª. Drª. Ana Paula Dalla Corte Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 13/01/2014 Inclui referências Área de concentração : Manejo florestal Resumo: A pesquisa foi conduzida com a espécie acácia negra (Acacia mearnsii De Wild.), uma das essências florestais de maior importância no Brasil. O estudo a que se propôs teve objetivo de avaliar o efeito de variáveis bioclimáticas na produção de biomassa e no acúmulo de carbono da referida espécie. Foi conduzido em povoamentos comerciais situados nas regiões agroecológicas que concentram os seus plantios no Rio Grande do Sul: Encosta do Sudeste e Serra do Sudeste. A produção de biomassa total e o acúmulo de carbono são correlacionados com as variáveis bioclimáticas: radiação fotossinteticamente ativa interceptada, soma térmica, precipitação acumulada, temperatura média mínima do ar, temperatura média do ar e umidade relativa do ar. A variável com maior correlação, a radiação fotossinteticamente ativa interceptada, foi selecionada via o método stepwise para compor um modelo de predição. Essa variável dependente de vários fatores, que podem ser descritos por meio de variáveis biofísicas, tais como o coeficiente de extinção de luz e o índice de área foliar, que, por sua vez, interage com o ambiente. Dessa maneira, a radiação fotossinteticamente ativa interceptada, sendo uma variável associada à área de folhas (representada pelo índice de área foliar), bem como a dinâmica da interceptação da luz pelas folhas (denotada pelo coeficiente de extinção de luz), é influenciada pelas condições do ambiente em que as plantas são cultivadas e também pela própria estrutura da planta (caracterizada pelas mudanças morfométricas e morfológicas das folhas). Assim, ela é uma variável que tem grande chance de trazer boas respostas quanto à predição da biomassa e do acúmulo de carbono em diversas situações em que as plantas são cultivadas. Nesse sentido, a produção de biomassa ou o acúmulo de carbono (Y) de uma planta depende da quantidade de radiação solar fotossinteticamente ativa interceptada acumulada pelas folhas (RFAiac) e da eficiência com que a ela converta essa energia radiante em fotoassimilados (_b), por meio do processo fotossintético. O modelo resultante, Y = _b RFAiac + _i, demonstrou-se apropriado para a predição da biomassa e do acúmulo de carbono em povoamentos de acácia negra, revelando-se estável quanto às estatísticas de ajuste e resultados dos coeficientes quando testados em diferentes conjuntos de dados. Abstract: This research was conducted with black wattle (Acacia mearnsii De Wild.), one of the most important forest species in Brazil. This paper had the objective of assessing the effects of bioclimatic variables on biomass production and carbon accumulation of the aforementioned species. An experiment was conducted on commercial stands located on agroecological regions in which plantations of black wattle are concentrated, in the state of Rio Grande do Sul: Southeastern Slope and Southeastern Mountain Range. Biomass total production and carbon accumulation were correlated with the following bioclimatic variables: intercepted photosynthetically active radiation, thermic sum, accumulated precipitation, mean air minimum temperature, air mean temperature and air relative humidity. The variable which showed higher correlation the intercepted photosynthetically active radiation, was selected by the stepwise method to compose a prediction model. This variable depends on several factors, which can be described by biophysical variables, such as light extinction coefficient and leaf area index, which, in turn, interact with the environment. Thus, intercepted photosynthetically active radiation, being a variable associated with leaf area (represented by leaf area index), as well as leaf light interception dynamics (denoted by light extinction coefficient), is influenced by environmental conditions in which plants are grown as well as plants structure (characterized by leaves morphometric and morphological changes). Therefore, this variable has a great chance to come up with good answers for biomass production and carbon accumulation in different environmental conditions in which plants are cultivated. In accordance to this, biomass production and carbon accumulation (Y) of a plant depends on the amount of photosynthetically active radiation intercepted by its leaves (intPARac) and its conversion efficiency (_b) of radiant energy into photoassimilates, by its photosynthetic process. The resulting model, Y = _b intPARac + _i, demonstrated itself to be appropriate for biomass production and carbon accumulation prediction for black wattle stands, revealing to be stable by its fitting statistics and results obtained when used with another database.

Orientador : Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta Coorientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 27/03/2012 Bibliografia: fls. 96-110 Área de concentração :Manejo Florestal Resumo Resumo: O objetivo geral deste trabalho foi desenvolver uma ferramenta de quantificação de emissões de gases de efeito estufa (GEEs) para empreendimentos do setor de construção civil, e propor modelos de compensação de emissões por meio de plantios florestais. A metodologia aplicada foi a do GHG Protocol, customizada para a construção civil. Visando analisar o comportamento da ferramenta, foram aplicados dados reais de uma obra, disponibilizados por uma empresa. A ferramenta mostrou-se flexível, podendo ser aplicada em qualquer empresa do setor de construção civil, desde que a delimitação dos escopos esteja de acordo com sua realidade. A aplicação na obra mostrou-se eficiente por abranger um grande número de materiais de construção civil contabilizados. Identificou-se, também, que as maiores emissões para a obra aplicada são oriundas dos materiais de construção civil, destacando-se o cimento. Identificaram-se os processos chaves de emissão, principalmente, o processo industrial de fabricação dos materiais de construção civil. A obra resultou em uma emissão total de 119.058,45 tCO2e. Para a compensação dessas emissões de GEEs por meio do sequestro florestal, foi desenvolvido um modelo piloto propondo sete possibilidades de cenários de plantio, variando entre espaçamentos e espécies. Foram utilizadas as espécies florestais Pinus, Eucalyptus e espécies nativas de Mata Atlântica, com os espaçamentos 2,5 m x 2,5 m, 3 m x 2 m e 3 m x 3 m. Para analisar o comportamento do modelo desenvolvido, foi aplicado nele a emissão encontrada na obra. O modelo de compensação demonstrou que a espécie que demandou a maior área e o maior número de mudas para um mesmo volume de sequestro de GEEs foi o Eucalyptus, seguido das espécies nativas e Pinus. Dos modelos testados o mínimo de mudas necessárias para compensar a emissão é de 278.070 para o Pinus em uma área de 263 ha e um máximo de 1.243.917 mudas de Eucalyptus para uma área de 817 ha. O sequestro de carbono por meio de plantio é efetivo durante os primeiros anos de crescimento das árvores. Uma vez que, durante esta fase, os GEEs continuam a ser emitidos, torna-se imprescindível o plantio de novas árvores a cada ano e seu respectivo monitoramento. A partir dos resultados conclui-se que para estabelecer estratégias de combate à mudança do clima deve-se trabalhar em conjunto, partindo do princípio de inventariar as emissões de GEEs, aplicar estratégias de redução nos processos chaves e compensar as emissões por meio do plantio florestal. Abstract: This work aims at developing a quantifying tool of greenhouse gas emissions (GEE) in the civil construction segment and proposing models to compensate these gases by planting forest species. The methodology applied was the GHG Protocol, which was customized to the civil construction field. The effectiveness of the tool was tested by inserting data of an actual building construction. The tool proved to be flexible to any company in the civil construction segment in cases where the delimitation of the scopes is in agreement with the actual situation of the company. The high efficiency of its application in the construction segment rested positive given the wide range of building materials used. It was also observed that a large amount of gases emitted in the construction originated from its building materials, namely, the cement. It was identified that the key emission processes, mainly the industrial process of building material manufacturing. The study case emitted a total of 119,058.45 tCO2e. To compensate the amount of GEE emissions by the forest sequestration, a pilot model was developed proposing seven different scenarios, varying according to the following species and plant spacing: Pinus, Eucalyptus and native species from Atlantic Rain Forest, with 2.5 m x 2.5 m, 3 m x 2 m, and 3 m x 3 m. To analyze the behaviour of the model developed, the emissions detected in the study case construction were applied in it. According to the final result, the compensation model showed that the Eucalyptus was the specie that demanded the greatest area and number of tree saplings for the GEE sequestration, followed by the native species and the Pinus. Within the tested models, in order to compensate the emissions beforementioned, it was necessary a minimum number of 278,070 saplings of Pinus using an area of 263 ha, and 1,243,917 saplings of Eucalyptus using an area of 817 ha.The sequestration of carbon by the plantation of trees is more effective during their early growing years. Once the GEE gases continue to be emitted, it is highly important that young new trees are planted each year and monitored. From the results, it was concluded that the efforts to combat the climate change shall be simultaneously applied: recording the GEE emissions, applying strategies of reduction in the key processes, and compensating the emissions of gases by forest plantation.