Ciências Agrárias
Recursos Florestais e Engenharia Florestal
Resumo
A pesquisa realizada propôs uma fórmula de cálculo do offset de carbono (C.O.C.) com auxílio de imagens captadas a partir de sensoriamento remoto: drones (LIDAR) e satélite (LANDSAT 8). O propósito do projeto está relacionado à implementação de projetos MDL (mecanismo de desenvolvimento limpo) e seus respectivos incentivos à popularização e democratização da ciência e tecnologia, principalmente com a finalidade de colocar atenção ao mercado de carbono e seguir a proposta da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre a Mudança do Clima em prol da redução dos gases do efeito estufa. Entretanto, como produto das mudanças climáticas decorrentes do abuso sobretudo do CO2, se torna imediatamente necessária a compensação do carbono liberado, que devasta a camada de ozônio e tem por consequência o aquecimento global, além de questões compensatórias em seus âmbitos socioeconômicos, tal como o mercado de carbono. Logo, devido à necessidade de compreensão e do cálculo desses valores, que se colocam como uma barreira tanto para atingir as metas globais quanto para a compreensão e aplicação pela sociedade de uma forma geral, inclusive os benefícios econômicos e ambientais pela preservação, foram estudados e aplicados diferentes métodos de classificação de áreas verdes via sensoriamento recorrendo à plataforma open source QGIS e a informações disponibilizadas gratuitamente sobre imageamento em duas áreas da cidade de São Paulo (duas escolas que podem se beneficiar tanto financeiramente para seus projetos sociais quanto se motivarem na preservação e serem o exemplo dessa possibilidade). Em seguida, realizamos a conversão de toneladas de CO2 acumuladas em relação ao uso e ocupação do solo referente às áreas verdes em função da arrecadação financeira, viabilizando, assim, tanto as informações referentes ao cálculo (conseguindo alcançar valores financeiros) quanto ao mercado de offset de carbono de um modo prático e acessível para a população.
Palavras-chave: Offset de Carbono, QGIS, Sensoriamento Remoto