Engenharia Florestal (Sede)
URI permanente desta comunidadehttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/15
Siglas das Coleções:
APP - Artigo Publicado em Periódico
TAE - Trabalho Apresentado em Evento
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
Navegar
1 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Sensoriamento remoto utilizado em restauração florestal: uma revisão de literatura(2025-03-21) Soares, Joseph da Silva; Lima Neto, Everaldo Marques de; Melo, Lorena de Moura; http://lattes.cnpq.br/1486808425687522; http://lattes.cnpq.br/6791561445213969; http://lattes.cnpq.br/6734386135151391A restauração florestal tornou-se uma estratégia fundamental para mitigar os impactos ambientais, promover a recuperação da biodiversidade e restaurar serviços os ecossistêmicos. No entanto, o monitoramento contínuo dessas áreas ainda enfrenta desafios tecnológicos, operacionais e econômicos, dificultando a avaliação da eficácia das iniciativas de restauração. Nesse contexto, o sensoriamento remoto surge como uma ferramenta inovadora e promissora para o monitoramento da restauração florestal, permitindo análises em larga escala com menor dependência de pesquisas de campo. Este estudo tem como objetivo analisar o uso do sensoriamento remoto no monitoramento contínuo da restauração florestal por meio de revisão bibliográfica, identificando as potencialidades, desafios no acompanhamento das áreas e na avaliação da eficácia das iniciativas de restauração. A metodologia consiste em uma revisão de literatura sobre o uso do sensoriamento remoto na restauração florestal, focando em estudos de 2000 a 2025. Foram selecionados artigos que correlacionaram sensoriamento remoto ao monitoramento de restauração, abordando eficácia, dificuldades técnicas e aplicações práticas. Os resultados indicaram que os avanços tecnológicos na área do sensoriamento remoto melhoraram a precisão do monitoramento, aprimorando a detecção de mudanças na vegetação e facilitando a avaliação do sucesso da restauração. No entanto, desafios como variações metodológicas, dificuldades de diferenciação de espécies, limitações de resolução espacial e interferência atmosférica ainda afetam a eficiência da geotecnologia. Além disso, a falta de métodos padronizados de análise de dados dificulta a comparação de resultados entre diferentes iniciativas. A integração de múltiplas fontes de dados, com algoritmos de aprendizado de máquina, tem se mostrado uma alternativa viável para superar essas limitações, otimizando a precisão das análises e tornando o monitoramento mais acessível e eficiente. Conclui-se que o sensoriamento remoto é uma ferramenta indispensável para o monitoramento contínuo da restauração florestal, contribuindo para o manejo sustentável dos ecossistemas e o desenvolvimento de ações mais efetivas.