27 de abril de 2021, 09:30
Ter à disposição dados confiáveis e, assim, reduzir erros relacionados ao monitoramento de desmatamentos e de mudanças de uso da paisagem, por exemplo, levou as agências espaciais da Alemanha e do Japão a produzirem dados globais de cobertura de floresta/não-floresta (FNF) baseados em imagens de satélite de radar de abertura sintética (SAR). Com o intuito de saber se esses dois mapas produzidos a partir de informações de diferentes sensores imageadores eram similares, pesquisadores da Embrapa, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e de Recursos Naturais Renováveis (IBAMA) e os próprios especialistas das agências espaciais da Alemanha e do Japão compararam estatisticamente esses dois mapas.
De acordo com o estudo comparativo, 90% do bioma Amazônia e 80% do Cerrado receberam a mesma denominação, floresta ou não-floresta. Em outras palavras, houve divergência de 10% para Amazônia e de 20% para Cerrado, isto é, uma determinada área foi classificada como floresta por um sensor e como não-floresta por outro sensor e vice-versa. Segundo os especialistas, as diferenças estão relacionadas às distintas configurações de sensores, a diferentes abordagens metodológicas e a diferentes definições de floresta.
As estimativas da cobertura florestal presentes no bioma Amazônia pelo MapBiomas, TanDEM-X e ALOS-2 foram de 81%, 75% e 82%, respectivamente (em 2015). A diferença entre os produtos SAR na estimativa de floresta foi de 297.401 km². "Foi uma surpresa a diferença significativa na estimativa da cobertura de floresta oriunda dos dados SAR no bioma Amazônia. Entendemos que esta variação é explicada pelas diferenças nos modos de imageamento dos dois sensores de radar, no comprimento de onda utilizado por cada sensor e na definição de floresta adotada pelas duas agências espaciais", relata Edson Sano, pesquisador da Embrapa Cerrados.
A fim de minimizar essas divergências e, dessa forma, para que se produzam mapeamentos cada vez mais fidedignos, os especialistas recomendam que os sistemas automatizados de detecção de cobertura florestal e não-florestal sejam treinados por meio de seleção de áreas amostrais que representem as especificidades de cada bioma. "Recomendamos também o uso de dados de séries temporais e de multissensores SAR para produzir mapas de FNF, pois assim serão levados em consideração os efeitos da sazonalidade e umidade na classificação da imagem", acrescentou Bayma. Nesse contexto, pode ser citado o satélite Sentinel-1 da Agência Espacial Europeia (ESA), lançado em abril de 2014, e cujas imagens podem ser adquiridas de forma gratuita.