Os recursos florestais da região amazônica têm sido largamente explorados de
maneira predatória. Para reverter esse cenário, um novo modelo de gestão florestal está
sendo implementado, com a concessão de terras públicas para a exploração florestal por
empresas. Nesse modelo, o controle da atividade florestal é muito maior. Um dos aspectos
do controle florestal, que se dá no nível da paisagem, é o monitoramento do corte seletivo
com o uso de imagens de satélite e técnicas de geoprocessamento. Entretanto, por se tratar
de um fenômeno mais complexo de detectar e classificar que o corte raso, esse
monitoramento tem limitações. Este trabalho buscou avaliar os impactos da exploração
florestal na primeira concessão florestal do Brasil, na Floresta Nacional do Jamari, no
estado de Rondônia, com o uso de dados do inventário florestal da área, dados de campo e
imagens de satélite. A primeira etapa se baseou na coleta e análise de dados de abertura de
dossel nos diferentes estratos das áreas exploradas; a segunda etapa consistiu no
desenvolvimento e aplicação de uma abordagem para a detecção da infraestrutura para a
exploração florestal em imagens Landsat e RapidEye; e a terceira avaliou a relação
existente entre a exploração florestal percebida pelas imagens de satélite e os dados de
campo e da volumetria das árvores exploradas. Os resultados da análise dos dados de
campo indicaram a existência de um gradiente de abertura de dossel nos diferentes estratos
das áreas exploradas e que não houve diferença significativa nesse indicador de impacto
entre as duas áreas de estudo. Para a segunda etapa, os resultados apontam o NDVI como a
melhor técnica para a detecção da infraestrutura nas imagens RapidEye e a Análise de
Componentes Principais nas imagens Landsat, mas que a detecção para essa última é
pouco efetiva. Na terceira etapa, concluiu-se que o volume das árvores abatidas não é
correlacionado com os valores dos índices de vegetação, e que a fração de cobertura
florestal derivada do NDVI estimou com maior precisão a abertura de dossel obtida a partir
dos dados de campo. Ainda, chegou-se a conclusão de que os pátios de estocagem, estradas
primárias, estradas secundárias, clareiras de árvores e trilhas de arraste contribuem com
35.5%, 21.5%, 5.6%, 5.7% e 0.5%, respectivamente para a diminuição da cobertura
florestal. Os resultados desse estudo contribuem para a consolidação do sistema de
monitoramento das concessões florestais no Brasil.
Forest resources in the Amazon region have been severely exploited in the last
decades. To mitigate those impacts in the forests, a new forest management model has
been conducted on public lands, involving forest concession to logging companies. Under
this model, forest activities can be better controlled. One of the aspects of this control,
which is taken at the landscape level, is the monitoring of selective logging using satellite
imagery and geoprocessing techniques. However, this monitoring has some implicit
constraints, because selective logging impacts on forest are subtle to be detected on
satellite images. This study intended to assess the impacts of selective logging at the first
forest concession site in Brazil, at Jamari National Forest, State of Rondônia, using forest
inventory, fieldwork and remotely sensed data. Initially, this study involved collecting and
analyzing gap fraction data at the different forest canopy stratum within selectively logged
areas; secondly, it was developed and applied a forest infrastructure detection technique in
two logged areas using Landsat and RapidEye imagery; finally, I assessed the relationship
between selective logging impacts on forest canopy using remotely sensed and field and
inventory data. These study results indicate that there is a gradient of gap fraction in
different forest canopy stratum within selectively logged forests and that there was no
significant changes in forest canopy between the two study sites. I also observed that forest
infrastructure was better detected using NDVI derived from RapidEye images and using
Principal Component Analysis applied on Landsat images, however, logging detection for
the 30 meters spatial resolution was very poor. Most importantly, this study result indicates
that tree volume was not well correlated with vegetation indices and that fractional
coverage derived from NDVI estimated with higher precision gap fraction based on field
data. I also observed that log decks, primary roads, secondary roads, tree fall gaps and skid
trails contributed to decrease 35.5%, 21.5%, 5.6%, 5.7% e 0.5% of forest canopy,
respectively. This study may improve the Brazilian forest concessions monitoring system.
