摘要：A biomassa de florestas tropicais desempenha um papel importante no ciclo global do carbono. Portanto, é importanteentender melhor as variações nos estoques, dinâmica e estrutura das florestas tropicais para uma melhor compreensãodo ciclo global do carbono. Nesse sentido, o objetivo deste estudo foi avaliar a dinâmica da biomassa acimado solo (BAS) em uma floresta tropical, utilizando dados LiDAR (Light Detection and Ranging) em um período de doisanos (2011-2013). Técnicas automáticas de detecção de copas foram utilizadas de forma complementar para observar semudanças estruturais podem influir na dinâmica da BAS. O estudo foi conduzido na Floresta Nacional do Jamari, emRondônia. A metodologia foi composta de processamento LiDAR e classificação de objetos (Copas). Foram geradas estimativasde BAS via LiDAR para as parcelas do inventário florestal e para a amostra da área de estudo. Fortes correlaçõesforam observadas entre as estimativas de AGB (r > 0,88). As mudanças estruturais identificadas das copas delineadasnão influenciaram nos valores obtidos para a área amostral, que apresentou um padrão de redução (5,64%). Apesar dasmudanças negativas ocorridas, não houve diferença significativa (p > 0,05; teste Tukey) da BAS entre o período avaliado.A tecnologia LiDAR apresenta grande potencial para detectar mudanças em ampla escala, sendo possível obterinformações (BAS) precisas do ambiente. O enfoque utilizado pode contribuir para futuras análises que visem avaliarmudanças dos estoques de BAS.
其他摘要：Tropical forest biomass plays an important role in the global carbon cycle. Thus, a better understanding of variationsin the stocks, dynamics and structure of tropical forests is important to understanding the global carbon cycle. Inthis sense, the objective of this study was to evaluate the dynamics of above-ground biomass (AGB) in a rainforest usingLiDAR (Light Detection and Ranging) data over a period of two years (2011-2013). Automatic crown detection techniqueswere used in a complementary way to observe whether structural changes may influence the dynamics of AGB.The study was conducted in Jamari National Forest in Rondonia. The methodology was composed of LiDAR processingand classification of objects (Crowns). Estimates of AGB were generated via LiDAR for the forest inventory plots andfor the sample of the study area. Strong correlations were observed between estimates of AGB (r> 0.88). The structuralchanges identified in the outlined crowns did not influence the values obtained for the sample area, which presented areduction pattern (5.64%). Despite the negative changes that occurred in this study, no significant difference (p> 0.05;Tukey test) of AGB was found among the evaluated period. The LiDAR technology has great potential for detecting large-scale changes and it is possible to obtain accurate environmental information (AGB). The approach used in the studymay contribute for further analyses aimed at evaluating changes in AGB stock.
