Banca de QUALIFICAÇÃO: Tatiane Souza dos Santos

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Tatiane Souza dos Santos
DATA : 15/01/2026
HORA: 13:30
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Indicadores de sucesso na restauração aplicados à regularização ambiental: integração entre dados de campo e parâmetros espectrais na Amazônia Mato-Grossense

PALAVRAS-CHAVES:

Regularização ambiental; Regeneração natural assistida; Semeadura direta; Sensoriamento remoto.

PÁGINAS: 45
RESUMO:

A restauração de ecossistemas degradados é uma estratégia essencial para reverter o atual cenário de destruição ambiental e mitigar os efeitos das mudanças climáticas. O Brasil possui um grande passivo ambiental, estimado em cerca de 59,2 milhões de hectares referente a áreas de Reserva Legal (RL) e Áreas de Preservação Permanente (APPs) a serem restauradas. O Cadastro Ambiental Rural (CAR), é o principal instrumento de regularização ambiental e recentemente, foi implementado na versão automatizada em diversos estados brasileiros, a fim de acelerar o processo de análise e validação. Com isso, há uma tendência de aumento do número de imóveis rurais inseridos no Programa de Regularização Ambiental (PRA) devido ao número de CARs validados e, consequentemente, uma crescente demanda por indicadores de sucesso das áreas de restauração que sejam eficientes e que possam ser aplicados em escala. Atualmente, o protocolo de Monitoramento da Recomposição da Vegetação Nativa do Estado de Mato Grosso fornece os indicadores de sucesso da restauração, responsáveis por apontar se uma área degradada está recuperada e se o imóvel rural cumpriu o PRA. Nesse contexto, o aprimoramento de métodos eficientes que integre, de forma estratégica, as tecnologias disponíveis, se torna essencial para impulsionar o avanço na recuperação de áreas degradadas. Assim, investigamos a eficiência de produtos gerados remotamente via veículos aéreos não tripulados (VANTs) em conjunto com dados de campo como uma estratégia de otimização e aprimoramento de práticas de monitoramento de restauração na Amazônia mato-grossense. Combinamos parâmetros espectrais (índices de vegetação - IVs e diversidade espectral) com dados obtidos em campo (Cobertura vegetal, riqueza e densidade de regenerantes nativos) em áreas em processo de restauração ecológica, para avaliar a conformidade de regularização ambiental, onde consideramos diferentes tipos de intervenção e período de implementação. Nosso estudo ocorre em 12 áreas de restauração, conduzidas por Regeneração Natural Assistida (RNA) e Semeadura Direta (SD), implementadas durante as estações chuvosas de 2021/2022 e 2022/2023, em Áreas de Preservação Permanente (APPs) localizadas nos municípios de Alta Floresta, Nova Monte Verde, Nova Bandeirantes e Paranaíta. Coletamos os dados espectrais por meio de fotogrametria, utilizando um VANT modelo DJI Mavic 3 Multiespectral RTK, a 100 m de altura e ~4,6 cm de resolução espacial. Processamos os mosaicos no software Agisoft Metashape Professional 2.2, onde construímos modelos tridimensionais e calculamos índices de vegetação como NDVI e RENDVI, além da reflectância nas bandas Nir, Green, Red e RedEdge, para verificação de diversidade espectral. Em campo estimamos a cobertura pelo método de interceptação em pontos e linhas, calculando-se a média por parcela e por área. A riqueza foi obtida pela identificação de espécies lenhosas regenerantes ≥30 cm de altura, e a densidade por hectare, calculada pela soma dos indivíduos registrados, dividida pelo número de parcelas e multiplicada pela área da parcela. As análises estatísticas foram realizadas em ambiente R. Analisamos e comparamos os conjuntos de dados campo em relação aos métodos de intervenção, entre áreas e parcelas, e entre ano de implementação. Utilizamos a Análise de Variância (ANOVA), para comparar mais de dois tratamentos, Test t de Student para comparar dois tratamentos e o teste não paramétrico Mann - Whitney quando os pressupostos de normalidade do test t  não foram atendidos. Por fim, comparamos os resultados dos indicadores com os valores de referência para verificar a conformidade do PRA. Nossos resultados preliminares demonstraram que existem diferenças significativas nos indicadores de riqueza de regenerantes entre as áreas (p < 0,001), e na cobertura vegetal entre os métodos de restauro (p = 0,014) e o ano de implementação (p < 0,001). As áreas de SD registraram os maiores percentuais de cobertura quando comparadas à RNA, assim como o período de 2022/2023 se destacou em comparação a 2021/2022, respectivamente. Quanto aos valores de referência, 75% conseguiram alcançar os mínimos do indicador de riqueza de espécies, 58% alcançaram a densidade de regenerante e 50 % alcançaram a cobertura vegetal mínima. O método de SD se destacou em todos os indicadores avaliados, com maior representatividade entre as áreas que conseguiram alcançar os valores de referência. De modo geral e preliminar, nossos resultados corroboram duas das nossas hipóteses: que os indicadores diferem entre áreas com diferentes tipos de intervenção e período de implementação; e que as áreas conduzidas pelo método de SD apresentariam os melhores resultados em relação a RNA. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 480666201 - MÔNICA APARECIDA CUPERTINO EISENLOHR
Interno - 253812001 - PEDRO VASCONCELLOS EISENLOHR
Externo à Instituição - ALEXANDRE EBERT - UFMT
Externo à Instituição - EDUARDO QUEIRÓZ MARQUES -