Avaliação do sensoriamento remoto aplicado à estimativa de estoque de carbono no manguezal do Parque Estadual do Cocó
DOI:
https://doi.org/10.62059/LatArXiv.preprints.556Palabras clave:
Carbono azul, Landsat 8, Mangue urbano, Mitigação climáticaResumen
O estudo avaliou a aplicação do sensoriamento remoto na estimativa das reservas de carbono nos manguezais do Parque Estadual do Cocó (PEC), um ecossistema costeiro urbano de alta relevância ecológica em Fortaleza. Os manguezais, reconhecidos como sumidouros de “carbono azul”, desempenham um papel essencial na mitigação das mudanças climáticas. No entanto, sua degradação e fragmentação, associadas às pressões urbanas e aos incêndios florestais, ameaçam reverter essa função ecológica. A pesquisa integrou dados do Inventário Florestal Nacional do Brasil com imagens Landsat 8 processadas no Google Earth Engine. Aplicaram-se equações alométricas específicas para estimar a biomassa aérea (AGB) e subterrânea (BGB), e utilizou-se o NDVI para modelar a distribuição espacial do carbono. Os resultados mostraram maiores valores de biomassa nas zonas interiores estuarinas e menores nas interfaces urbano-mangue. As medições de campo estimaram um estoque médio de 28,85 Mg C ha, dominado por R. mangle (65,34%), enquanto o NDVI indicou 68,43 Mg C ha, superestimando em 2,37 vezes os dados in situ. Essa diferença é atribuída à saturação do NDVI e à falta de calibração local. Os resultados evidenciam o potencial do sensoriamento remoto para gerar estimativas espaciais contínuas, mas também a necessidade de validação com dados de campo para aprimorar a precisão e apoiar a gestão sustentável do PEC.
Referencias
Cardona Lindo, C. M., Garzón Barrero, J., & Jiménez Cleves, G. (2019). Estimación de la captura de carbono en un relicto de bosque urbano mediante técnicas de teledetección. Revista Ingenierías Universidad de Medellín, 19(37), 13–34. https://doi.org/10.22395/rium.v19n37a1
Cifuentes-Jara, M., Brenes, C., Leandro, P., Molina, O., Romero, T. E., Torres, D., & Velásquez, S. (2018). Manual centroamericano para la medición de carbono azul en manglares. Turrialba: Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza (CATIE).
Do Carmo, M. (2020). Antigas salinas urbanas e sua oportunidade para promover cidades verdes: O caso do Parque Estadual do rio Cocó em Fortaleza, Ceará, Brasil. Cuadernos de Investigación Urbanística, 129, 89. https://doi.org/10.20868/ciur.2020.129.4407
Donato, D. C., Kauffman, J. B., Murdiyarso, D., Kurnianto, S., Stidham, M., & Kanninen, M. (2011). Mangroves among the most carbon-rich forests in the tropics. Nature Geoscience, 4(5), 293–297. https://doi.org/10.1038/ngeo1123
Farias, I. F., Silva, C. R. M. da, Lima, D. S. V. R., Oliveira, L. V. C., & Fontenele, R. E. S. (2018). Valoração ambiental do Parque Ecológico do Rio Cocó. Desenvolvimento Em Questão, 16(45), 191–213. https://doi.org/10.21527/2237-6453.2018.45.191-213
Ghorbanian, A., Zaghian, S., Asiyabi, R. M., Amani, M., Mohammadzadeh, A., & Jamali, S. (2021). Mangrove ecosystem mapping using sentinel-1 and sentinel-2 satellite images and random forest algorithm in google earth engine. Remote Sensing, 13(13), 1–18. https://doi.org/10.3390/rs13132565
Hamilton, S. E., & Friess, D. A. (2018). Global carbon stocks and potential emissions due to mangrove deforestation from 2000 to 2012. Nature Climate Change, 8(3), 240–244. https://doi.org/10.1038/s41558-018-0090-4
Hatje, V., Masqué, P., Patire, V. F., Dórea, A., & Barros, F. (2021). Blue carbon stocks, accumulation rates, and associated spatial variability in brazilian mangroves. Limnology and Oceanography, 66(2), 321–334. https://doi.org/10.1002/lno.11607
Howard, J., Hoyt, S., Isensee, K., Pidgeon, E., & Telszewski, M. (2014). Carbono azul: Métodos para evaluar las existencias y los factores de emisión de carbono en manglares, marismas y pastos marinos. Conservation International, Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO, International Union for Conservation of Nature. https://www.thebluecarboninitiative.org/manual/
Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. ., Gao, X., & Ferreira, L. . (2002). Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83(1), 195–213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2
Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA). (2021). Vegetação de mangue brasileira. Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis. https://dadosabertos.ibama.gov.br/dataset/vegetacao-de-mangue-brasileira
IPCC. (2006). 2006 IPCC Guidelines for national greenhouse gas inventories, prepared by the national greenhouse gas inventories programme. Japão: The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC).
IPCC. (2013). Climate change 2013: The physical science basis. contribution of working group to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge: Cambridge University Press.
Kauffman, J. B., Adame, M. F., Arifanti, V. B., Schile‐Beers, L. M., Bernardino, A. F., Bhomia, R. K., Donato, D. C., Feller, I. C., Ferreira, T. O., Jesus Garcia, M. del C., MacKenzie, R. A., Megonigal, J. P., Murdiyarso, D., Simpson, L., & Hernández Trejo, H. (2020). Total ecosystem carbon stocks of mangroves across broad global environmental and physical gradients. Ecological Monographs, 90(2), 1–18. https://doi.org/10.1002/ecm.1405
Komiyama, A., Ong, J. E., & Poungparn, S. (2008). Allometry, biomass, and productivity of mangrove forests: A review. Aquatic Botany, 89(2), 128–137. https://doi.org/10.1016/j.aquabot.2007.12.006
Leal, M., & Spalding, M. D. (Eds.). (2024). The State of the World’s Mangroves 2024. Washington: Global Mangrove Alliance.
Liza Goldberg, Lagomasino, D., Thomas, N., & Fatoyinbo, T. (2020). Global declines in human‐driven mangrove loss. Global Change Biology 26, 5844–5855).
Macreadie, P. I., Anton, A., Raven, J. A., Beaumont, N., Connolly, R. M., Friess, D. A., Kelleway, J. J., Kennedy, H., Kuwae, T., Lavery, P. S., Lovelock, C. E., Smale, D. A., Apostolaki, E. T., Atwood, T. B., Baldock, J., Bianchi, T. S., Chmura, G. L., Eyre, B. D., Fourqurean, J. W., … Duarte, C. M. (2019). The future of Blue Carbon science. Nature Communications, 10(1), 1–13. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11693-w
Maia, R. (2016). Manguezais do Ceará. Recife: Imprima.
Mariano Neto, M., da Silva, J. B., & de Brito, H. C. (2024). Carbon stock estimation in a Brazilian mangrove using optical satellite data. Environmental Monitoring and Assessment, 196(1), 1–16. https://doi.org/10.1007/s10661-023-12151-3
Maung, W. S., Tsuyuki, S., Hiroshima, T., & Htay, S. S. (2025). Assessing above ground biomass of Wunbaik Mangrove Forest in Myanmar using machine learning and remote sensing data. Discover Conservation, 2(1), 1–20. https://doi.org/10.1007/s44353-025-00025-3
Ministério do Meio Ambiente (MMA). (2016). Ceará: inventário florestal nacional, principais resultados. Ministério do Meio Ambiente. https://www.fnds.gov.mz/mrv/index.php/documentos/relatorios/26-inventario-florestal-nacional/file
Pasquini, B. (2020). Plano de manejo do Parque Estadual do Cocó. https://www.sema.ce.gov.br/wp-content/uploads/sites/36/2021/03/PMPC_01.pdf
Perea-Ardila, M. A., & Muñoz, S. I. (2024). Caracterização de uma nova queimada utilizando sensoriamento remoto do Parque Estadual do Cocó , Região Metropolitana de Fortaleza/CE, Brasil. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 14(1), 858–869. https://doi.org/10.29150/jhrs.v14i1.261692
Perea-Ardila, M. A., Muñoz, S. I., & Sopchaki, C. H. (2023). Análise de áreas queimadas utilizando imagens Sentinel-2 no Parque Estadual do Cocó, Região Metropolitana de Fortaleza (Ceará). Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto, 4(3), 67–83. https://doi.org/10.5281/zenodo.10440566
Rovai, A. S., Coelho-Jr, C., de Almeida, R., Cunha-Lignon, M., Menghini, R. P., Twilley, R. R., Cintrón-Molero, G., & Schaeffer-Novelli, Y. (2021). Ecosystem-level carbon stocks and sequestration rates in mangroves in the Cananéia-Iguape lagoon estuarine system, southeastern Brazil. Forest Ecology and Management, 479, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118553
Serviço Florestal Brasileiro (SFB). (2025). Sistema Nacional de Informações Florestais. Serviço Florestal Brasileiro. https://dados.florestal.gov.br/pt_BR/dataset/dap-10-por-uf-ifn
Simpson, S., & Smart, L. (2024). Guías de buenas prácticas científicas para proyectos de carbono terrestre. https://www.nature.org/content/dam/tnc/nature/en/documents/blue-carbon-scientific-best-practice-guide-ESPANOL.pdf
Wang, D., Wan, B., Liu, J., Su, Y., Guo, Q., Qiu, P., & Wu, X. (2020). Estimating aboveground biomass of the mangrove forests on northeast Hainan Island in China using an upscaling method from field plots, UAV-LiDAR data and Sentinel-2 imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 85, 101986. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.101986
Wang, M., Zhang, T., Xie, Y., Zhang, Z., & Wu, X. (2025). Mapping accumulated carbon storage of global mangroves from 2000 to 2020 at a 1 km resolution. Scientific Data, 12(1), 552. https://doi.org/10.1038/s41597-025-04881-5
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