In the study field of forest ecosystems, tropical forests hold a constant dynamic in relation to the atmosphere and the balances of water and energy, possessing a vast biodiversity. As the main range of tropical rainforest in the world, the Amazon Rainforest concentrates about a third of the total area of tropical rainforests in the world, working as an important climate regulator, storing and dispersing carbon flows. The Amazon Forest captures and releases large amounts of CO2 through photosynthesis and the respiration of plants and soil, acting fundamentally in the formation of carbon stocks on the planet. The net exchange embedded in the CO2 flows, as well as the land policies, dynamically affect the planet's climate, representing a central relation for a critical approach in the field of environmental science. Therefore, there is an objective relation between the rise of carbon dioxide's (CO2) concentration on the planet and the growth of human activities, as evidenced by Wohlfahrt et al. (2010) and Ramankutty et al. (2007). In order to widely understand this relation and how it influences the climate change, it is essential to hold on reliable and accessible data, as an effort to estimate the variables which affect the climate. In this context, the present research aims to estimate the carbon flux in the internal area and around the Uatumã RDS reserve (Amazonas / Brazil), using digital images from the CBERS-4 satellite (MUX sensor) and micro-meteorological data from the Amazon's High Observation Tower (ATTO). To achieve this, a carbon flow model was elaborated for each year (2017, 2018 and 2019), based on micro-meteorological data and orbital images from this region. In order to generate the models with micrometeorological data, multiple linear regression was applied on the original data for each year(2017, 2018 and 2019) (R² = 0.271; 0.278; 0.316) and on the data altered by Principal Components (R² = 0.237; 0.246; 0.288), finally transformed by polynomial (R² = 0.334; 0.318; 0.339). Then, the spectral indices for each year of NDVI (R² = 0.2596; 0.0004; 0.1197), PRI (R² = 0.4749; 0.0549; 0.5218) the proposed method by Rahman et al. (2000) (R² = 0.2998; 0.0011; 0.158) and the model proposed by this research (R² = 0.6251; 0.0083; 0.5896). The results of this research indicate that the spectral index proposed in this study provides an indirect estimation method, to measure the carbon flow in the Amazon, with a higher level of confidence in relation to the other models generated from micrometeorological data and the other spectral indexes presented.Pesquisa sem auxílio de agências de fomentoDissertação (Mestrado)No campo de estudo dos ecossistemas florestais, as florestas tropicais possuem uma constante dinâmica em relação à atmosfera e aos balanços de água e energia, concentrando em si uma vasta biodiversidade. Enquanto a principal faixa de floresta tropical do mundo, a Floresta Amazônica concentra cerca de um terço da área total de florestas tropicais úmidas no mundo, consistindo em uma importante regulador do clima e dos fluxos de armazenamento e dispersão de carbono. A Amazônia capta e libera grandes quantidades de CO2 por meio da fotossíntese e da respiração das plantas e do solo, atuando fundamentalmente na formação do estoque de carbono no planeta. A troca líquida que ocorre nos fluxos de CO2, bem como as políticas de uso do solo, afetam dinamicamente o clima do planeta, constituindo uma relação central para o estudo crítico na ciência ambiental. Neste sentido, há uma relação objetiva entre o aumento da concentração de dióxido de carbono (CO2) no planeta e o crescimento das atividades antrópicas, como demonstram Wohlfahrt et al. (2010) e Ramankutty et al. (2007). Para melhor compreender tal relação e como esta influência as mudanças climáticas, é essencial possuir meios confiáveis e acessíveis para estimar as variáveis responsáveis por tais mudanças. Neste contexto, essa pesquisa visa estimar o fluxo de carbono na área interna e no entorno da reserva RDS Uatumã (Amazonas/Brasil), a partir de imagens digitais do satélite CBERS-4 (sensor MUX) e dados micrometeorológicos provenientes da Torre Alta de Observação da Amazônia (ATTO). Para tanto, foi elaborado um modelo de fluxo de carbono para cada ano analisado (2017, 2018 e 2019), embasado nos dados micrometeorológicos e em imagens orbitais desta região. Para geração dos modelos com dados micrometeorológicos foi aplicada a regressão linear múltipla sobre os dados originais para cada ano (R² =0,271;0,278; 0,316) e sobre os dados alterados por Componentes Principais (R² = 0,237; 0,246; 0,288), finalmente transformados por polinômio (R²=0,334; 0,318; 0,339). Em seguida, foram elaborados os índices espectrais para cada ano de NDVI (R²=0,2596; 0,0004; 0,1197), PRI (R²=0,4749; 0,0549; 0,5218) o método proposto por Rahman et al. (2000) (R²=0,2998; 0,0011; 0,158) e pelo modelo proposto nessa pesquisa (R² = 0,6251; 0,0083; 0,5896). Os resultados desta pesquisa apontam que o índice espectral proposto neste estudo fornece um modo de estimativa indireta, para medir o fluxo de carbono na Amazônia, com um maior nível de confiança em relação aos demais modelos gerados a partir de dados micrometeorológicos e dos demais índices espectrais apresentados.