Avaliação de impactes de fenómenos meteorológicos extremos nas florestas portuguesas, com recurso a imagens de satélite multiespectrais

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Resumo
Atualmente, a população enfrenta desafios constantes tais como o aumento dos gases com efeitos estufa na atmosfera, a subida do nível da água do mar, bem como a ocorrência da passagem de fenómenos meteorológicos e climáticos extremos, que provocam perdas irreversíveis. Com o intuito de mitigar estas alterações, a sociedade tem procurado desempenhar um papel crucial na tomada de decisão centrada em medidas proativas, bem como na promoção de um território mais resiliente a estes fenómenos. O estudo desenvolvido procura explorar o uso de imagens de satélite na quantificação dos potenciais impactes promovidos pela ocorrência de fenómenos meteorológicos. Assim, recorreu-se à deteção remota a fim de avaliar os impactes potenciais promovidos pela depressão extratropical Gisele na floresta do Norte de Portugal Continental, no inverno de 2017/2018. Para o efeito, foram consideradas apenas zonas geridas pelo ICNF (Instituto de Conservação da Natureza e Florestas) com incidência no Perímetro Florestal das Serras do Marão Vila Real e Ordem, onde se estimaram perdas a rondar os 919,22 m3 de material lenhoso que corresponde a um total de 2567 árvores, sendo 757,51 m3 referente a Pinus sylvestris e 161,71 m3 da espécie Pinus pinaster. As imagens utilizadas foram obtidas através de uma base de dados de acesso livre à comunidade científica, tendo sido utilizadas imagens do satélite Landsat 8 e do sensor MODIS. Deste modo, com vista a identificar o possível local de extração do material lenhoso afetado pela depressão extratropical Gisele, foram aplicados dois índices de vegetação o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Normalized Burn Ratio (NBR) em duas imagens de satélite, uma pré e uma pós passagem do fenómeno meteorológico extremo, respetivamente. As datas de referência das imagens foram de 21/11/2017 e de 3/07/2018, onde através da subtração de ambas tornar-se-á possível avaliar na área de estudo a evolução da vegetação entre o intervalo de tempo referido. Após a subtração das imagens e uma posterior reclassificação, será possível identificar ao longo do perímetro florestal zonas onde existiu uma perda de vegetação. Visto que as espécies florestais afetadas foram o Pinus sylvestris e o Pinus pinaster, torna-se então possível cruzar o mapa reclassificado com a localização exata destas espécies florestais, através da Carta de Uso e Ocupação do solo do ano de 2018. A mesma metodologia será aplicada para imagens do sensor MODIS, mas como se trata de imagens anuais será apenas aplicado a subtração e a posterior reclassificação, neste caso para quantificação da biomassa primária. Os resultados da aplicação dos índices coincidem com as zonas demarcadas pelas imagens MODIS, onde apresentam valores de perda de carbono armazenado. No índice NDVI, 1,03% do perímetro florestal sofreu uma redução de vegetação, sendo que no índice NBR apresenta um valor significativamente diferente, cerca de 5,86 %. Sendo a área de estudo ocupada por diferentes tipos de coberto, nem todo o território classificado como perda poderá ser considerado como local possível para a remoção de material lenhoso devido ao comportamento espectral da água onde apenas existe reflexão nos comprimentos de onda do visível.
Currently, the population faces constant challenges such as the increase of greenhouse gases in the atmosphere, the sea level rise, as well the occurrence of extreme weather and climate phenomena, which cause irreversible social and environmental losses. To mitigate these changes, society plays a crucial role in decision making focused on proactive measures, as well in the promotion of a more resilient territory to these phenomena. The developed study seeks to explore the use of satellite images in the quantification of impacts, promoted by the occurrence of meteorological phenomena. Thus, remote sensing was used to assess the potential impacts promoted by the extratropical depression Gisele in the forests of the northern mainland Portugal, in the winter of 2017/2018. For this purpose, only areas managed by ICNF (Institute for Nature Conservation and Forests) were considered, focusing on the Forest Perimeter of the Marão Vila Real and Ordem Mountains, where estimated losses were around 919.22 m3 of woody material,which 757.51 were Pinus sylvestris and 161.71 m3 of Pinus pinaster, correspoding to a total of 2567 trees loss. The images used were obtained from a database with free access to the scientific community, using images from the Landsat 8 satellite and the MODIS sensor. Thus, in order to identify the possible location of extraction of woody material affected by the Gisele extratropical depression, two vegetation indice, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Burn Ratio (NBR), were applied in two satellite images, before and after the extreme weather phenomenon, respectively. The reference dates to the images were 21/11/2017 and 3/07/2018, and through the subtraction of both it will become possible to evaluate the vegetation evolution between the referred time interval in the study area. After the subtraction of the images and subsequent reclassification, it will be possible to identify areas along the forest perimeter where there was a loss of vegetation. Since the affected forest species were Pinus sylvestris and Pinus pinaster, it’s possible to cross-reference the reclassified map with the exact location of these forest species, through the 2018 Land Use and Occupancy Chart. The same methodology will be applied to MODIS sensor images, but since these are annual images, only subtraction and subsequent reclassification will be applied, in this case for quantification of primary biomass. The results of the application of the indexes are the same in the zones demarcated by the MODIS images, where are shown values of stored carbon loss. In the NDVI index, 1.03% of the forest perimeter suffered a reduction of vegetation and in the NBR index presents a significantly different value, about 5.86 %. Being the study area occupied by different types of cover, not all the territory classified as the loss may be considered as a possible site for the removal of woody material because, due to the spectral behavior of water, where there is a reflection in the wavelengths of the visible.
Descrição
Dissertação de Mestrado em Engenharia Florestal
Palavras-chave
depressões extratropicais , deteção remota
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