Airborne laser scanning (ALS) can support the management of complex natural forests. The thesis presents two studies, one focuses on a small scale ALS assessment that was used to qualify emergent trees and to assess how many commercial trees can be found in order to improve forest management operational plans. The second study demonstrates the usefulness of a large-scale ALS sampling assessment to evaluate the distribution of canopy gaps across the Amazonian region in Brazil. In the first study (chapter 1) by using the emergent canopy model from ALS-Lidar we classified 66 individuals as having potential for commerce, from which 58 individuals presented the best stem quality for logging, which represented more than seven high quality commercial trees per hectare. We propose that ALS operational planning can be used to more efficiently direct field surveys without the need for a full census that would reduce field work in the initial stages of management. In the chapter 2, we mapped the variation of the power-law scale coefficient (α) function, widely used to describe the gap size-frequency distribution in different forests around the world. We observed a large-scale Northwest to Southeast pattern in (α higher proportion of large gaps in the Southeast), which aligns with recent work on tree mortality rates. We also explained the relationship of these canopy gaps with forest structure and environmental variables. The proportion of large gaps in the forest canopy varied substantially over the Brazilian Amazon as a result of canopy structure and disturbance rates. Scenarios of climate change is a point of concern since increasing extreme weather events may therefore increase the proportion of large gaps in currently intact forests, causing them to resemble human modified forests. Keywords: Emergent crowns, Forest dynamic, Gap size distribution, LiDAR, Selective logging, Sustainable forest management, Tropical rainforest

O escaneamento laser aerotransportado (ALS) pode apoiar o manejo de florestas naturais complexas. A tese apresenta dois estudos, o primeiro engloba uma avaliação em pequena escala onde o ALS foi usado para qualificar árvores emergentes e para avaliar quantas árvores comerciais podem ser encontradas para melhorar os planos operacionais de manejo florestal. O segundo estudo demonstra a utilidade de uma amostragem em larga escala usando ALS para avaliar a distribuição de clareiras na região amazônica no Brasil. No primeiro estudo (capítulo 1) usando o modelo de dossel emergente do ALS-Lidar 66 indivíduos foram classificados como tendo potencial para comércio, dos quais 58 indivíduos apresentaram as melhores qualidades de fuste para exploração, o que representou mais de sete árvores comerciais de alta qualidade por hectare. Os resultados permitiram propor que o planejamento operacional com dados ALS pode ser usado para direcionar de forma mais eficiente os trabalhos de campo sem a necessidade de um censo completo, o que reduziria o esforço em campo nos estágios iniciais de gestão. No capítulo 2, nós mapeamos a variação do coeficiente de escala (α) da função power-law, amplamente utilizada para descrever a distribuição de clareiras em diversas florestas. Observamos assim, um padrão de grande escala na variação dos α de Noroeste a Sudeste (maior proporção de grandes clareiras no Sudeste), o que se alinha com trabalhos recentes sobre taxas de mortalidade de árvores. Também explicamos a relação dessas clareiras do dossel com a estrutura da floresta e variáveis ambientais. A proporção de grandes clareiras no dossel florestal variou substancialmente na Amazônia brasileira como resultado da estrutura do dossel e das taxas de perturbação. Cenários de mudanças climáticas são um ponto de preocupação, pois o aumento de eventos climáticos extremos pode, portanto, aumentar a proporção de grandes clareiras em florestas atualmente intactas, fazendo com que elas se assemelhem a florestas modificadas pelo homem.