CARACTERIZAÇÃO E MAPEAMENTO DA VEGETAÇÃO DA REGIÃO DA FLORESTA NACIONAL DO TAPAJÓS ATRAVÉS DE DADOS ÓTICOS, RADAR E INVENTÁRIOS FLORESTAIS

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1 INPE TDI/898 CARACTERIZAÇÃO E MAPEAMENTO DA VEGETAÇÃO DA REGIÃO DA FLORESTA NACIONAL DO TAPAJÓS ATRAVÉS DE DADOS ÓTICOS, RADAR E INVENTÁRIOS FLORESTAIS Fernando Del Bon Espírio-Santo Dissertação de Mestrado do Curso da Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto, orientada pelos Drs. Yosio Shimabukuro e João Roberto dos Santos, aprovada em 03 de outubro de INPE São José dos Campos 2003

2 (811.5) ESPÍRITO-SANTO, F. D. B. Caracterização e mapeamento da vegetação da região da Floresta Nacional do Tapajós através de dados óticos, radar e de inventários florestais / F. D. B. Espírito-Santo. São José dos Campos: INPE, p. (INPE TDI/898). 1.Imagem de satélite. 2.Sensoriamento remoto. 3.Sistemas de Informação Geográfica (SIG). 4.Análise Espacial. 5.Floresta. 6.Inventário Florestal. 7.Ecologia. 8.Amazônia. 9.Floresta Nacional do Tapajós. 10.Pará(PA). I.Título.

3 Aprovado pela Banca Examinadora em cumprimento a requisito exigido para obtenção do Título de Mestre em Sensoriamento Remoto. Candidato: Fernando Del Bom Espírito-Santo São José dos Campos, 03 de outubro de 2003.

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5 Ainda não existe, nem existirá tão cedo, sobre a Mata Amazônica, um trabalho de conjunto, que seja capaz de dar uma boa idéia não só dos seus aspectos variados, como também da sua composição florística, das fases de vida e da sua importância como fator econômico. Muito já se tem escrito sobre um ou outro destes assuntos, mas geralmente sem as bases suficientes de observação ou de conhecimento científico. A nossa mata equatorial é um mundo por si, cuja organização de vida íntima só por diversas gerações de investigadores poderá ser desvendada... A vida dum homem mal chegaria para ter idéia exata da composição dum quilômetro quadrado de mata virgem, quanto menos duma área mais de três milhões de vezes maior (J. Huber (1909), Bol. Mus. Goeldi, VI, 91., citado por Ducke e Black (1953), Academia Brasileira de Ciências, vol. 25, 1).

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7 A meus pais, FERNANDO DO ESPÍRITO SANTO JÚNIOR e MARIA LECÍ DEL BON ESPÍRITO SANTO.

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10 AGRADECIMENTOS Agradeço a Deus e a todas as pessoas que direta ou indiretamente contribuíram com a realização desta dissertação. Ao DR. Yosio Edemir Shimabukuro (INPE), pela amizade, atenção e ensinamentos. À Fundação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES, pelo auxilio financeiro através da concessão da bolsa de mestrado. Ao Fundo Bunka de Pesquisa - Banco Sumito Mitsui , pelo recurso financeiro fornecido através do projeto: Mapeamento e Monitoramento da Floresta Nacional do Tapajós (PA). À FAPESP através do projeto Influência da Sazonalidade e do Uso da Terra na Dinâmica Espaço-Temporal da Produtividade Primária na Amazônia Oriental (Processo Nº:2002/ ). Ao projeto LC - 06 ( Validation and Evaluation of MODIS Data Products in LBA ) em colaboração com a Universidade do Arizona, em especial ao DR. Afredo Huete. Ao escritório regional do LBA-NASA em Santarém pelo apoio logístico, em especial à Bethany Reed. Ao IBAMA-Santarém, em especial ao Sr. Ângelo Francisco de Lima pela ajuda durante as campanhas de campo. À Divisão de Sensoriamento Remoto do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais pelo suporte técnico. Ao professor Agostinho Lopes de Souza do Departamento de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV) por ceder os dados de inventários florestais de 1983 da Floresta Nacional do Tapajós (PA). Ao DR. João Roberto do Santos (INPE), pelo acompanhamento do trabalho. Aos grandes companheiros de trabalho de campo Aragão, Liana, Édson E. Sano, David, Tomoaki Miura, Kazuto Senga, Lysa Goins, Hélio, Valderí, Raimundinho, Sr. Erli e Bebé. Aos amigos do curso de sensoriamento remoto 2001, em especial ao Marcos Adami, Émerson, Morris, Alessandro, Clério, Brenner e Paulo pelos momentos de descontração. Às secretárias Etel, Cristina e Angelucci, sempre muito atenciosas. Aos profissionais da Universidade Federal de Lavras (UFLA), Engº Florestal Evandro Luiz Mendonça Machado e DR. Ary Teixeira de Oliveira-Filho pelas ajudas florestais. À minha família e em especial à Renata, Medileine, Madrinha, Áurea, Zica, Menezes, Gina, Gabriel, Popó, tio Chiquinho, tia Deise, tio Dí, Pata, Rodrigo e Érica, pelos momentos de convívio e união. À minha querida Grazielle Xavier Mendonça pelos momentos de alegria. Aos meus pais por terem sempre acreditado no meu esforço.

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12 RESUMO A Floresta Nacional do Tapajós (FNT), há anos, vem sendo imageada por diversos tipos de sensores remotos. Uma das principais áreas de estudo do projeto Large Scale Biosphere- Atmosphere Experiment in Amazônia (LBA), a FNT tem sido objeto de inúmeras campanhas de sensoriamento remoto (SR). No entanto ainda são escassos os trabalhos que tentam integrar as informações provenientes dos múltiplos sensores e avançar na classificação da sua cobertura vegetal, indo além do mapeamento pelo projeto RADAMBRASIL na década de setenta. Além dos dados de SR, uma importante fonte de informação para o estudo da vegetação da FNT, são os inventários florestais (IF s) de grande intensidade amostral, realizados nos anos setenta e oitenta, pelafood and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) e Universidade Federal de Viçosa (UFV), respectivamente. Na FNT esses IF s amostraram 231 ha de floresta e mais de árvores. O principal objetivo desse trabalho é produzir um mapa de distribuição da cobertura vegetal da região da FNT, utilizando dados provenientes de múltiplas fontes de SR, com o suporte da modelagem espacial de uma intensa base de IF s. Para isso foram utilizadas imagens multitemporais de SR (TM de 1988, 1997, 1999 e ETM+ de 2001; um mosaico RADARSAT de 2002; uma imagem do sensor hiperespectral Hyperion; e dados de videografia aérea de 1999 e 2002), dados de IF s antigos e recentes, além de informações auxiliares de altimetria e precipitação. A composição florística e fitossociológica da floresta foi determinada através dos dados de IF s recentes. Nos dados dos IF s antigos foram aplicadas duas análises: (1) determinação do padrão de distribuição das principais espécies arbóreas com o uso da análise de padrões de eventos (kernel analysis); (2) espacialização dos dados estruturais da vegetação como a área basal (AB), biomassa aérea (BA) e volume comercial de madeira (VCM) por hectare, através de técnicas geoestatísticas (krigeagem). Para os dados de sensoriamento remoto foram aplicados os seguintes procedimentos: (1) validação da correção atmosférica da imagem ETM+/Landsat de 2001 com o uso da imagem Hyperion; (2) mapeamento das classes de uso da cobertura vegetal da FNT utilizando uma análise multitemporal, desenvolvida para o mapeamento das áreas em sucessão secundária; (3) mapeamento das classes de floresta primária da FLONA através de um mosaico de imagens RADARSAT; e (4) validação das classificações com o uso de dados de verdade terrestre (IF s recentes, pontos de campo e videografia aérea). Através desses processamentos foram produzidos os seguintes resultados: (1) determinação de três perfis florístico e estrutural da FNT; (2) determinação espacial das áreas com maior ocorrência de espécies dominantes da floresta; (3) distribuição espacial dos dados biofísicos da floresta (AB, BA e VCM); e (4) mapa temático da cobertura vegetal realizado por dados multitemporais de multisensores. A análise do mosaico RADARSAT mostrou uma boa correspondência entre essas imagens com as feições das classes do mapa de vegetação do RADAMBRASIL. Portanto, o mapa gerado, contribuiu para atualização dos contornos do mapa de vegetação do RADAMBRASIL. Entretanto, comparando essas classes de vegetação mapeadas com as informações biofísicas derivada da abordagem de modelagem espacial, essa análise mostrou que não existe uma correspondência entre essas informações Embora essa análise sugere que, em termos de informações de estrutura biofísicas, o número de classes de vegetação do RADAMBRASIL poderia ser reduzido, esse resultado necessita de mais pesquisas de validação em campo, inclusive em outras áreas florestais da Amazônia. A metodologia desenvolvida para o mapeamento das áreas de sucessão secundária realizada de forma semi-automática é uma alternativa promissora para a análise dessas áreas na Amazônia.

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14 VEGETATION CHARACTERIZATION AND MAPPING OF TAPAJÓS NATIONAL FOREST REGION THROUGH OPTICO, RADAR AND FOREST INVENTORY DATA ABSTRACT The Tapajós National Forest (FNT) has been observed by several remote sensor types, for many years. As one of the main study sites of the Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA) project, the FNT has been object of several remote sensing campaigns. However, the papers that have tried to integrate the information originating from the multiple sensors and to advance in the vegetation cover mapping, going beyond the mapping carried out by RADAMBRASIL project in the seventies, are still scarce. Besides the remote sensing data, important sources of information to study vegetation of FNT are the forest inventories (IF s) of large sampling intensity, carried out in the seventies and eighties by Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) and Federal University of Viçosa (UFV), respectively. These IF s sampled 231 ha of forest and more than 55,000 trees in the FNT. The main objective of this dissertation is to produce a map of vegetation cover distribution of the FNT region, utilizing data from multiple source of remote sensing with the support of spatial modeling of IF s rich data base. To do so, multitemporal remote sensing images (1988, 1997, 1999 TM and 2001 ETM+ images; a 2002 RADARSAT mosaic; one image of hyperspectral Hyperion sensor; and aerial videography acquired in 1999 and 2000 missions), old and recent IF s data, as well as ancillary information about elevation and precipitation. The floristic and phytosociologic composition of the forest were determined from recent IF s data. For the old IF s data, two analyses were applied: (1) determination of pattern distribution of the main tree species using the events pattern analysis (kernel analysis) technique; (2) spatial distribution of the structural vegetation data such as the basal area (AB), aerial biomass (BA), and commercial volume of wood (VCM) per hectare, using geostatistics technique (krigging). For the remote sensing data, the following procedures were performed: (1) validation of the atmospheric correction of 2001 ETM+/Landsat image using the hyperspectral Hyperion image; (2) mapping the vegetation cover classes of the FNT utilizing a multitemporal data analysis developed especially for mapping the secondary succession areas; (3) mapping the primary forest classes of the FLONA through the RADARSAT mosaic; and (4) validation of the classification using ground truth data (recent IF s, field ground control points, and aerial videography). From these processing the following results were achieved: (1) determination of three floristic and structural profiles of the FNT; (2) spatial determination of the areas with higher occurrence of dominant tree species; (3) spatial distribution of the biophysical (AB, BA, and VCM) data of the forest; and (4) thematic map of vegetation cover carried out by using multitemporal data from multisensors. The analysis of the RADARSAT mosaic showed a good correspondence of its features with the RADAMBRASIL vegetation classes. Therefore, the generated map contributed to update the cartographic contours of the RADAMBRASIL vegetation map. However, comparing these mapped vegetation classes with biophysical information derived from spatial modeling approach, it became clear that there is not a correspondence between contours of the RADAMBRASIL and spatial modeling approach. Although this comparison suggests that, in terms of biophysical structure information, the number of vegetation classes could be reduced, more work needs to be done. The methodology developed for mapping the secondary succession areas using a semiautomatic approach is a promising alternative for analyzing these areas in the Amazon region.

15 SUMÁRIO Pág. LISTA DE FIGURAS LISTA DE TABELAS LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS CAPÍTULO INTRODUÇÃO CAPÍTULO FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Métodos ou critérios de descrição e classificação da vegetação Mapa de vegetação Análise espacial de dados de inventários florestais Determinação de padrões espaciais através da análise de eventos Modelagem de dados contínuos por técnicas de krigeagem Projetos integrados de longa duração no estudo da vegetação Campanhas e trabalhos de SR desenvolvidos na FNT Uso de dados multitemporais ou de multisensores no estudo da vegetação Processamentos necessários para o uso de imagens multitemporais de SR Georreferenciamento de imagens Atenuação dos efeitos atmosféricos Retificação radiométrica de imagens multitemporais Estratégias de mapeamento através de transformações ao nível do subpixel CAPÍTULO ÁREA DE ESTUDO Clima Geologia Geomorfologia Pedologia Vegetação Inventários florestais de Pré-Investimentos da FLONA do Tapajós CAPÍTULO MATERIAIS E MÉTODOS Materiais e equipamentos Metodologia Construção e manipulação do banco de dados Descrição e pré-processamento dos dados Dados de sensoriamento remoto Imagens ETM+ e TM/Landsat Imagens RADARSAT Imagem Hyperion

16 Imagens de Videografia Dados de levantamento de campo Inventários florestais antigos de grande intensidade amostral Inventários florestais recentes e a caracterização da vegetação Dados climatológicos Dados altimétricos Tratamento das informações Processamento das imagens Landsat Correções atmosféricas Retificação radiométrica Modelo linear de mistura espectral Segmentação e classificação das imagens Metodologia de análise multitemporal Mapeamento visual Processamento e interpretação das imagens RADARSAT Pontos de caracterização da vegetação e videografia aérea Análise dos dados de IF s recentes Modelagem de parâmetros biofísicos dos IF s antigos Modelagem dos parâmetros florísticos dos IF s antigos Análise integrada dos planos de informações Validação do mapeamento da vegetação com dados de SR Validação da modelagem espacial dos dados de IF s Integração dos planos de informações Análise comparativa das classes de floresta primaria da FNT CAPÍTULO RESULTADOS E DISCUSSÕES Trabalho de campo Análise dos dados recentes de IF s Composição florística Fitossociologia e estrutura horizontal Intensidade amostral e diversidade Similaridade florística e estrutural Área basal, biomassa aérea e índice de área foliar Análise dos antigos dados de IF s Florística e fitossociologia das espécies de alto valor comercial Distribuição espacial das espécies dominantes pela análise de Kernel Modelagem dos parâmetros biofísicos da vegetação por krigeagem Validação da modelagem espacial dos dados de IF s Processamento e interpretações das imagens multitemporais do Landsat Correção atmosférica Retificação radiométrica Imagens-fração do modelo linear de mistura espectral Classificação e interpretação das imagens Validação da classificação temática Espacialização dos dados climatológicos

17 5.6 Modelo digital de elevação da FNT Estratificação das tipologias florestais com o uso do RADARSAT Integração dos dados de sensoriamento remoto e inventários florestais Análise comparativa entre os dados de SR e a modelagem espacial CAPÍTULO CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS APÊNDICE - A APÊNDICE - B APÊNDICE - C APÊNDICE - D APÊNDICE - E APÊNDICE - F APÊNDICE - G APÊNDICE - H APÊNDICE - I APÊNDICE - J APÊNDICE - K APÊNDICE - L APÊNDICE - M APÊNDICE - N

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19 LISTA DE FIGURAS 2.1 Mapa-sítio ou mapa de potencial de distribuição da vegetação, realizado pela integração de diversos atributos ambientais (hidrologia, pedologia, geologia, altimetria e geomorfologia) Níveis de mapeamento da vegetação Em a, zonas dos inventários florestais realizados pela FAO. Em b, mapa de abundância de espécies endêmicas. Em c, mapa de abundância de indivíduos pertencentes a família Lecythidaceae. Em d, mapa de abundância de indivíduos pertencentes ao gênero Swartzia. Em e, mapa das áreas prioritárias para a conservação das espécies arbóreas Mapa de biomassa total (Tg=10 12 g) para as florestas do Leste do EUA, obtido por dados de IF s Em a, sistema de informação geográfica para a floresta dos 13 países do sudoeste Asiático. Em b, mapa do potencial de densidade de carbono (Mg C/ha) para todas essas florestas Distribuição espacial de árvores dominantes (DAP 41cm) de Manilkara huberi (Ducke) Chev. dentro dos limites da FLONA do Tapajós Espacialização da intensidade de eventos (número de árvores dominantes de Manilkara huberi (Ducke) Chev.) pelo método de quadrante Estimativas de padrões de eventos por intensidade de kernel Função de afilamento de um kernel quadrático Distribuição espacial das árvores dominantes de Manilkara huberi (Ducke) Chev., modeladas por diferentes comprimentos de raios. Em a, raio de 2 km. Em b, raio de 50 km. Em c, raio de 10 km Estimativa dos efeitos de segunda ordem através da função K Gráfico de análise de agrupamentos espaciais de eventos Gráfico de análise da significância de agrupamentos realizado através de uma simulação aleatória Gráfico da função L (a) e função L com simulação (b) estimada para a distribuição espacial de árvores dominantes de Manilkara huberi (Ducke) Chev., calculados com um alcance máximo de 10 km distância (h) e 10 simulações de CSR Teoria da variável regionalizada utilizada pela krigeagem Exemplo do cálculo de uma simples série de dados pela krigeagem Semivariograma experimental teórico Semivariograma ajustados pelo modelo esférico (a), exponencial (b) e gaussiano (c). Os parâmetros Lag (h), y(h) e a é a distância, a semivariância experimental e o alcance, respectivamente Janela de estimativa da variância para o ângulo de anisotropia B Inter-relação entre as diversas linhas de pesquisas do projeto Modelo teórico da retificação radiométrica. Pontos de controle radiométricos claros e escuros obtidos no histograma Kauth-Thomas greenness-brightness entre as duas datas de análise (a) e transformação radiométrica obtida com as médias dos pontos radiométricos claros e escuros (b)

20 2.22 Representação dos casos de misturas espectrais. Quando os elementos de campo ou da cena estão posicionados dentro da resolução do detector (a) ou entre a fronteira dos detectores de um sensor (b) Aplicação do MLME em uma imagem multiespectral Localização da Floresta Nacional do Tapajós (PA) Distribuição da precipitação acumulada mensal ao longo do ano Mapa geomorfológico da FNT sobreposto a uma imagem ETM+/Landsat (composição RGB - 543) do dia 30 de julho de Mapa pedológico da área de estudo sobreposto a uma imagem ETM+/Landsat (composição RGB - 543) do dia 30 de julho de Mapeamento temático da cobertura vegetal realizado pelo RADAMBRASIL (1976) em (a), por Dubois em 1976 (citado por Parrota et al., 1995) em (b), pela SUDAM (1987) em (c), pelo INPE/IBAMA/FUNATURA/ITTO (1992) em (d) e pela SUDAM (1994) em (e). Todos esses mapas foram sobrepostos a uma imagem ETM+/Landsat na composição RGB (543) do dia 30 de julho de Localização das faixas amostradas pela missão da FAO na década de Distribuição dos conglomerados do IFPI de 1977 e 1983 na floresta de alto e baixo platô, respectivamente Mapa de localização das unidades amostrais (conglomerados) dos Inventários Florestais de Pré-Investimento de 1977 e Etapas do desenvolvimento metodológico do trabalho Arquitetura do banco de dados geográficos da FNT Esquema dos pré-processamentos dos dados Pontos de GPS coletados ao longo da rodovia Cuiabá-Santarém Imagens multitemporais Landsat (a, b, c e d) utilizadas para o monitoramento e a classificação das áreas de sucessão secundária (SS) no estágio regenerativo inicial (SS1) (e), intermediário (SS2) (f e g) e avançado (SS3) (h). Imagens em composições coloridas RGB (543) Mosaico das imagens RADARSAT da FLONA do Tapajós Imagem ETM+/Landsat da FNT em composição RGB (a) e faixas do sensor hiperespectral Hyperion do satélite EO-1 em composição RGB na faixa central de 1689, 1265 e 529 nm (b e c) Avião bandeirantes utilizado no sobrevôo de julho de 2000 (a) equipado com GPS, computador e câmara de videografia (b) Faixas dos sobrevôos de videografia aérea (em vermelho) realizado nas campanhas de 1999 (a) e 2000 (b) Distribuição dos pontos de inventários florestais de pré-investimento (IFPI), realizados em 1977 e 1983 sobre um mosaico de imagens RADARSAT (a) e em uma imagem TM/Landsat (b) Foto ilustrativa da forma de mensuração do diâmetro à altura do peito dos indivíduos arbóreos (a) em transectos alocados em áreas de florestas primárias (b) e secundárias (c) Foto ilustrativa da forma de mensuração do índice de área foliar tomados acima (a) e abaixo do dossel florestal (b) Distribuição das 22 estações climatológicas ao redor da FNT Distribuição das curvas altimétricas da DSG (1984) na escala de 1:

21 4.15 Processamento dos dados de múltiplas fontes da FNT Esquema do ajuste do MLME para as imagens multitemporais Landsat Comportamento espectral e proporção dos principais alvos da FNT na imagem Landsat de julho de Detalhe da segmentação de imagens realizada sobre as bandas 3, 4 e 5 da imagem Landsat de 2001 e as suas respectivas imagens frações do MLME Metodologia para o mapeamento das áreas de sucessão secundária inicial, intermediária e avançada da FNT Áreas de sucessão secundária avançada (em vermelho) classificadas como floresta na imagem ETM+ de 2001 (a), mas que apresentam-se na imagem TM de 1988 (b) como áreas de sucessão (em branco) Exemplo do processo de classificação semi-automático das áreas de sucessão secundária de uma pequena região da FNT Aparência visual das áreas de floresta dominadas por babaçu em uma imagem 543 (RGB) de 1999 (a) e na imagem fração vegetação derivada dessa mesma imagem (b) Aparência visual das áreas de vegetação aluvial na composição colorida 543 (RGB) (a e c) e falsa cor 453 (RGB) (b e d) da imagem ETM+ de Áreas florestais alteradas por incêndios florestais na imagem 453 (RGB) de 1999 (a) e na imagem fração solo derivada da mesma imagem (b) Áreas florestais alteradas por práticas de corte seletivo de madeira, observada na imagem TM de 1999 (a) e ETM+ de 2001 (b) Exemplo de uma consulta espacial dos pontos de caracterização da vegetação da região da FNT Exemplo de uma consulta espacial dos mosaicos de videografia aérea da região da FNT Limite das áreas de floresta primária e da área de corte seletivo da FNT (a) e detalhes das áreas de uso da terra ou de sucessão secundária excluida da modelagem espacial dos dados de IF s (b e c) Procedimentos da modelagem espacial dos parâmetros biofísicos da vegetação (AB, BA e VCM), através dos antigos dados de IF s Procedimentos para a modelagem dos parâmetros florísticos e estruturais (distribuição espacial das árvores dominantes) da FNT, através dos antigos dados de IF s Distribuição dos pontos de IF s amostrados na FNT Distribuição geográfica dos pontos de VT coletados no trabalho de campo Detalhes botânicos das principais espécies de palmeiras encontradas na FNT Indivíduos arbóreos de Maximiliana martiana karst. (inajá) (a), Iriartella setijera Mart. (paxiúba) (b), Euterpe oleracea Mart. (açaí) (c), Oenocarpus bacaba Mart. (bacabeira) (d) e Orbignya phalerata Mart. (babaçu) (e). Fotos d e e, foram compiladas de Parrotta et al. (1995) Distribuição diamétrica dos 3961 e 2788 indivíduos arbóreos (sem palmeiras) amostrada em áreas de florestas primárias e secundárias, respectivamente Curva acumulativa do aparecimento de novas espécies nas áreas de floresta primária (FP), sucessão secundária (SS) e considerando toda a amostragem da área

22 5.7 Análise de correspondência principal retificada, calculada através do índice de similaridade florística de Jaccard (presença ou ausência de espécies) dos 35 transectos de FP amostrados em diferentes porções da FNT (a) e distância euclidiana do nº de indivíduos por espécies (densidade absoluta) das mesmas amostras (b), inventariadas em diferentes porções da FNT. Eixo 1 e 2 é a primeira e a segunda principal compontente dos dados Porções de FP da FNT com grande similaridade fisionômica (a), estrutural (b) e florística (c) Análise de correspondência principal retificada calculada através do índice de similaridade de Jaccard florística (presença ou ausência de espécies) para os 29 transectos de sucessão secundária (a) e através da distância euclidiana do nº de indivíduos por espécies (densidade absoluta) das mesmas amostras (b), inventariadas em diferentes porções da FNT. Eixo 1 e 2 é a primeira e a segunda principal compontente dos dados Análise de correspondência corrigida calculada através da distância euclidiana da densidade relativa (nº de indivíduos das espécies i em relação as demais) dos 64 transectos inventariados nas FP e SS de diferentes regiões da FNT Distribuição da biomassa aérea estimada por diferentes equações alométricas em relação ao DAP para todos os indivíduos arbóreos inventariados nos 35 transectos de 10 m 250 m (N=3950) (a). Eixo x expandido para todos os indivíduos de até 20 cm de DAP (b). Eixo x expandido para todos os indivíduos com DAP superior a 20 cm (c) Distribuição da AB e BA estimada, calculada para as áreas de floresta primária (N=35) (a) e sucessão secundária (N=29) (b). Dados ordenados de forma crescente em função da AB Equações de ajuste entre a BA estimada e AB das áreas de floresta primária (N=35) (a) e sucessão secundária (N=29) (b) Distribuição da BA e do IAF estimado para as áreas de floresta primária (N=32) (a) e sucessão secundária (N=27) (b). Dados ordenados de forma crescente em função do IAF Coeficiente de ajuste entre a BA estimada e o IAF obtido em áreas de floresta primária (a) e sucessão secundária (b) Dendrograma de agrupamento do IAF das áreas de florestas primárias. (A) Florestas primárias mais preservadas. (B) Florestas primárias com algum tipo de abertura de dossel Distribuição do IAF dentro das áreas de floresta primária Dendrograma de agrupamento do IAF das áreas de sucessão secundária Distribuição do IAF dentro das áreas de sucessão secundária

23 5.20 Distribuição espacial dos conglomerados com ocorrência das espécies de árvores dominantes da FNT (DAP 41cm e de maior valor de porcentagem de cobertura), obtidos através das análises fitossociológicas dos IF s antigos de 1977 e 1983 (N= árvores). Em a, conglomerados com ocorrência de louro (Aniba sp. ou Nectrandra sp.). Em b, de maçaranduba (Manilkara huberi (Ducke) Chev.). Em c, de Jarana (Lecythis lúrida (Miers) Mori). Em d, de itaúba (Mezilaurus sp.). Em e, de freijó-comum (Cordia bicolor A. DC.). Em f, de andiroba (Carapa guianensis Aubl.). Em g, de jutaí-açú (Hymenaea courbaril L.). Em h, de amapá (Brosimum sp.) Gráfico da função L estimada para a distribuição espacial de árvores dominantes de louro (a), maçaranduba (b), jarana (c), itaúba (d), freijó-comum (e), andiroba (f), jutaí-açú (g) e amapá (h), calculados com um alcance máximo de 10 km de distância Gráfico da função simulada L estimada para a distribuição espacial de árvores dominantes de louro (a), maçaranduba (b), jarana (c), itaúba (d), freijó-comum (e), andiroba (f), jutaí-açú (g) e amapá (h), calculados com um alcance máximo de 10 km de distância e 100 simulações de CSR ( complete spatial randomness ). Os parâmetros L(h) e U(h) são os envelopes de simulação superior e inferior, respectivamente Mapas na forma de grade numérica da concentração das árvores (nº de indivíduos ha -1 ) dominantes (DAP 41cm e de maior valor de porcentagem de cobertura) da FNT, obtido através da modelagem espacial dos dados dos IF s antigos (1977 e 1983). Em a, mapa de concentração dos indivíduos dominantes de louro (Aniba sp. ou Nectrandra sp.). Em b, de maçaranduba (Manilkara huberi (Ducke) Chev.). Em c, de jarana (Lecythis lúrida (Miers) Mori). Em d, de itaúba (Mezilaurus sp.). Em e, de freijó-comum (Cordia bicolor A. DC.). Em f, de andiroba (Carapa guianensis Aubl.). Em g, de jutaí-açú (Hymenaea courbaril L.). Em h, de amapá (Brosimum sp.) Mapas temáticos de concentração das árvores (nº de indivíduos ha -1 ) dominantes (DAP 41cm e de maior valor de porcentagem de cobertura) da FNT, obtido através da modelagem espacial dos dados dos IF s antigos (1977 e 1983). Em a, mapa de concentração dos indivíduos dominantes de louro (Aniba sp. ou Nectrandra sp.). Em b, de maçaranduba (Manilkara huberi (Ducke) Chev.). Em c, de Jarana (Lecythis lúrida (Miers) Mori). Em d, de itaúba (Mezilaurus sp.). Em e, de freijó-comum (Cordia bicolor A. DC.). Em f, de andiroba (Carapa guianensis Aubl.). Em g, de jutaí-açú (Hymenaea courbaril L.). Em h, de amapá (Brosimum sp.). Todos esses mapas foram sobrepostos a banda 4 da imagem ETM+ de julho de Sobreposição das áreas preferenciais das três espécies arbóreas de maior valor de cobertura (louro, maçaranduba e jarana), obtidas através dos antigos dados de IF s na imagem RADARSAT de Gráfico de distribuição normal e de probabilidade

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