Remote sensing technologies have made significant advancements in recent decades, with the introduction of new sensors and data manipulation techniques that allow us to observe forests in previously inaccessible ways. With these advancements, there are high expectations for these technologies to address the challenges posed by climate change. This master's thesis consists of two chapters, one using a passive sensor and the other using an active sensor. The first chapter investigates the potential of high-resolution multispectral satellite imagery and different data manipulation techniques for monitoring forest landscapes and classifying different forest types, with the aim of supporting landscape forest restoration programs. The second chapter focuses on the use of LiDAR data for monitoring degradation in REDD+ projects at a local level, aiming to explore the applications of this technology in forest monitoring and conservation. Our results have shown the great potential of remote sensing technologies in addressing various issues related to climate change mitigation, both for forest restoration and conservation. However, further work needs to be done to develop robust and replicable methodologies that allow remote sensing technologies to play a key role in overcoming the significant challenges posed by climate change.

Nos últimos anos, as tecnologias de sensoriamento remoto têm experimentado avanços significativos, impulsionados pela introdução de novos sensores e técnicas avançadas de processamento de dados. Esses avanços têm permitido uma observação das florestas de maneiras antes inacessíveis. Com isso, surgem grandes expectativas em relação a essas tecnologias no enfrentamento dos desafios impostos pelas mudanças climáticas. Esta dissertação consiste em dois capítulos, sendo o primeiro focado no uso de imagens orbitais multiespectrais de alta resolução e técnicas avançadas de manipulação de dados para o monitoramento e classificação de diferentes tipos de cobertura florestal. O objetivo é fornecer suporte a programas de restauração florestal em paisagens. O segundo capítulo aborda a utilização de dados LiDAR para o monitoramento local da degradação em projetos REDD+, visando investigar as aplicações dessa tecnologia na conservação e monitoramento florestal. Nossos resultados evidenciaram o grande potencial das tecnologias de sensoriamento remoto para abordar questões relacionadas à mitigação das mudanças climáticas, tanto em termos de restauração quanto de conservação florestal. No entanto, é necessário realizar trabalhos subsequentes para desenvolver metodologias robustas e replicáveis, a fim de permitir que as tecnologias de sensoriamento remoto desempenhem um papel fundamental na superação dos desafios impostos pelas mudanças climáticas.