4.9. Determinação da supressão de vegetação por sensoriamento remoto e suas dificuldades

A supressão de vegetação pode ocorrer por diversas razões, incluindo desmatamento, queimadas, atividades agrícolas e urbanização, dentre outras. Sua determinação utilizando dados de sensoriamento remoto é uma tarefa complexa, que precisa analisar o comportamento da vegetação para identificar mudanças na cobertura vegetal ao longo do tempo. A seguir, são discutidas algumas das principais dificuldades associadas a essa tarefa [53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]:

  1. Resolução Espacial: A resolução espacial das imagens de satélite pode limitar a capacidade de detectar pequenas áreas de supressão de vegetação. Imagens com baixa resolução espacial podem não capturar detalhes suficientes para identificar mudanças sutis na cobertura vegetal.

  2. Resolução Temporal: A frequência com que as imagens são capturadas pode afetar a detecção de mudanças na vegetação. Se as imagens não forem capturadas com frequência suficiente, pode ser difícil identificar quando a supressão ocorreu. Além disto, a fenologia da vegetação pode variar ao longo do ano, o que pode complicar a análise se as imagens não forem capturadas em momentos apropriados ou se não analisar uma serie temporal de imagens.

  3. Condições Atmosféricas: A presença de nuvens, neblina ou fumaça pode dificultar a análise das imagens de satélite ópticos. Por outro lado, imagens de radar podem ser afetadas por interferências e ruídos e também pela topografia do terreno.

  4. Sazonalidade: As mudanças sazonais na vegetação podem ser confundidas com a supressão de vegetação. Por exemplo, a queda das folhas em formações florestais decíduas pode ser interpretada erroneamente como desmatamento.

  5. Métodos de Análise: A escolha dos métodos de análise, como índices de vegetação (por exemplo, NDVI) ou técnicas de aprendizado de máquina, pode influenciar a precisão da detecção de supressão de vegetação.

  6. Mudanças Gradativas: A supressão de vegetação pode ocorrer de forma gradual, tornando difícil a detecção de mudanças significativas em curtos períodos.

  7. Mistura de Classes: Em áreas onde diferentes tipos de vegetação estão presentes, pode tornar difícil essa distinção.

Essas dificuldades destacam a importância de utilizar uma combinação de técnicas e abordagens para melhorar a precisão na detecção da supressão de vegetação por sensoriamento remoto. A integração de dados de múltiplas fontes, o uso de algoritmos avançados e a validação rigorosa dos resultados são essenciais para superar esses desafios.

Os alertas de desflorestamento e degradação florestal dos sistemas DETER (INPE), GLAD Deforestation Alerts (UMD), Sistema de Alerta de Desmatamento (Imazon, IPAM, SOS Mata Atlântica e ArcPlan),Sirad (ISA e rede Xingu), bem como a compilação destes dados executada pelo MapBiomas Alerta pode ser um proxy para avaliar a supressão de vegetação (Sistemas de alerta de desmatamento). Além disto, os mapeamentos do PRODES (PRODES), MapBiomas (MapBiomas) e TerraClass (TerraClass), além de produtos globais como dados do Global Forest Change também podem ser usados para este fim. Entretanto, é importante destacar que alguns desses produtos não foram desenvolvidos especificamente para mapear a supressão de vegetação, mas sim a cobertura da terra. Portanto, é necessário ter cautela ao utilizar esses dados para esse propósito específico, considerando suas limitações e a necessidade de validação adicional para garantir a precisão das análises relacionadas à supressão de vegetação.