Artigo de estudante de doutoramento do CEF publicado na revista Remote Sensing (MDPI) sublinha a importância de caracterizar Unidades de Gestão (MUs) ao nível das árvores, oferecendo ferramentas cruciais para a sustentabilidade das florestas densas.
Artigo “Development of a Methodology Based on ALS Data and Diameter Distribution Simulation to Characterize Management Units at Tree Level” do estudante de doutoramento do grupo ForChange do Centro de Estudos Florestais (CEF) / Instituto Superior de Agronomia (ISA), Jean Magalhães, foi aceite pela revista Remote Sensing (MDPI). Este trabalho contou com a colaboração dos investigadores do CEF Juan Guerra-Hernández, Susete Marques, José G. Borges e Margarida Tomé, bem como do investigador Diogo N. Cosenza do Departamento de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Viçosa.
A caraterização das Unidades de Gestão (MUs) com dados ao nível das árvores é fundamental para uma compreensão abrangente da estrutura da floresta e para fornecer a informação necessária para apoiar a tomada de decisões de gestão florestal.
Este estudo propõe uma metodologia para caracterizar Unidades de Gestão (MUs) em florestas densas, utilizando dados LiDAR e a Abordagem Baseada em Área (ABA). Foram avaliadas as funções densidade de probabilidade (PDFs) Johnson’s SB e Weibull, selecionando-se a mais adequada para integrar na ABA e simular distribuições de diâmetros dentro das MUs. Esta abordagem, prática e eficiente, é fundamental para a gestão florestal, uma vez que permite estimar dados ao nível de árvores individuais, essenciais para a aplicação de modelos de árvores individuais.
Todas as conclusões podem ser consultadas em mdpi.com.