Avaliação da diversidade e composição funcional na Mata Atlântica por meio de imagens multiespectrais obtidas com drone

Abstract

A avaliação da diversidade funcional de florestas fornece importantes informações para compreender o funcionamento dos ecossistemas e as respostas das espécies frente às mudanças climáticas, além de servir como ferramenta de gestão em áreas em processo de restauração ecológica. No entanto, as medições em campo de atributos funcionais tendem a ser dispendiosas, enquanto o sensoriamento remoto oferece alternativas para o estudo da biodiversidade em maiores escalas e em menor tempo. O objetivo geral deste estudo foi utilizar imagens multiespectrais obtidas com drone para quantificar a composição funcional e a diversidade funcional e taxonômica em plantios de restauração ecológica baseados em distintas combinações de grupos sucessionais na Mata Atlântica, no estado do Rio de Janeiro. Os objetivos específicos foram quantificar a composição funcional e a diversidade funcional e taxonômica na escala de comunidade na área em processo de restauração ecológica; obter imagens multiespectrais com câmera embarcada em drone; analisar as relações entre os parâmetros de composição funcional e diversidade funcional e taxonômica medidos em campo e os índices de vegetação determinados com base nas imagens multiespectrais; ajustar e validar modelos estatísticos para quantificar a composição funcional e a diversidade funcional e taxonômica de áreas em processo de restauração na Mata Atlântica por meio de imagens multiespectrais. As hipóteses testadas foram: 1) As medidas de composição funcional e diversidade funcional e taxonômica são diferentes entre os tratamentos baseados em grupos sucessionais; 2) As medidas dos índices de vegetação obtidos com drone são diferentes entre os tratamentos baseados em grupos sucessionais; 3) As medidas dos índices de vegetação obtidos com drone são correlacionadas com as medidas de composição funcional e diversidade funcional e taxonômica. Além disso, foram avaliadas duas abordagens de ponderação dos dados de composição e diversidade funcional (abundância vs produto entre área de copa e altura) e duas abordagens de obtenção dos índices de vegetação (todos os pixels vs somente pixels iluminados). Nossos resultados indicaram que apenas duas medidas de composição funcional, as Médias Ponderadas (CWM) da Área Foliar e do Teor de Matéria Seca Foliar, e um índice de vegetação, a média do Simple Ratio, apresentam diferenças estatísticas significativas entre os tratamentos. Por outro lado, as correlações de Spearman entre os dados medidos em campo e os dados remotos variaram de -0,85 a 0,72. Os índices de diversidade funcional apresentaram maiores correlações quando ponderados pela abundância, enquanto as medidas de composição funcional apresentaram maiores correlações quando ponderadas pelo produto entre a área de copa e a altura. Os modelos de regressão lineares simples para a CWM do Fósforo Foliar alcançaram coeficientes de determinação (R2) de até 0,69. Os modelos de regressão lineares múltiplos em função de dois ou mais índices de vegetação permitiram melhores ajustes, com o aumento considerável dos R2 (até 0,81). Esta pesquisa reforça o potencial do sensoriamento remoto na avaliação dos componentes da biodiversidade, assim como evidencia desafios e limitações da abordagem aplicada. Acreditamos que os métodos e os modelos propostos poderão servir como base para novos estudos e contribuir para o avanço do conhecimento científico.