5.3. Monitoramento e Mapeamento da Vegetação Nativa

As formações naturais mantém os serviços ecossitêmicos essenciais para a manutenção da vida no planeta, como a regulação do clima, a conservação do solo e da água, a provisão de habitat para a biodiversidade, entre outros. A vegetação nativa é um componente crucial dessas formações naturais, desempenhando um papel vital na sustentação dos ecossistemas terrestres. Ela inclui florestas, savanas, campos naturais e outros tipos de ecossistemas que são característicos de uma região específica e que não foram significativamente alterados pela atividade humana. A vegetação nativa é fundamental para a manutenção da biodiversidade, pois fornece habitat para inúmeras espécies de plantas e animais, muitas das quais são endêmicas e não podem ser encontradas em nenhum outro lugar do mundo. Além disso, a vegetação nativa desempenha um papel crucial na regulação do ciclo da água, ajudando a manter a qualidade da água e a prevenir a erosão do solo. Ela também contribui para a mitigação das mudanças climáticas ao sequestrar carbono da atmosfera e armazená-lo na biomassa vegetal e no solo [53, 85].

As geotecnologias, sensoriamento remoto e geoprocessamento, revolucionaram a habilidade de monitorar as formações naturais. Elas têm sido amplamente utilizadas para o monitoramento e mapeamento da vegetação nativa, que inclui florestas, savanas, campos naturais e outros tipos de ecossistemas naturais. Esses métodos permitem a análise espacial e temporal da cobertura vegetal, ajudando na conservação ambiental, no planejamento territorial e na gestão dos recursos naturais [54]. Para exemplificar, abaixo são apresentados os comportamentos espectro temporais característicos da floresta amazônica (Figura 5.8), do cerrado (Figura 5.9) e da caatinga (Figura 5.10). Como pode ser observado na Figura 5.8, a floresta amazônica apresenta um comportamento espectral relativamente estável ao longo do ano, com variações sutis associadas a presença de nuvens. A composição colorida RGB (B11, B8, B4) mostra uma vegetação densa e verdejante durante em ambos os períodos. Essa estabilidade é característica das florestas tropicais úmidas, que mantêm uma cobertura vegetal densa durante todo o ano devido à alta precipitação anual.

Série temporal NDVI para uma área da floresta Amazônica (-58.592; -5.641) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para o início da estação chuvosa e a inferior para o início da estação seca.

Figura 5.8 - Série temporal NDVI para uma área da floresta Amazônica (-58.592; -5.641) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para o início da estação chuvosa e a inferior para o início da estação seca.

Já o cerrado, como mostrado na Figura 5.9, apresenta uma maior sazonalidade ao longo do ano, refletindo os efeitos da variação na disponibilidade de água. Durante a estação chuvosa, a vegetação é mais verde e densa, enquanto na estação seca, há uma redução significativa na cobertura vegetal, com muitas árvores perdendo suas folhas. A composição colorida também destaca essas diferenças sazonais, com a imagem da estação chuvosa mostrando uma vegetação mais vibrante em comparação com a estação seca. Na imagem da estação seca, é possível observar áreas com vegetação mais verdes próximas à drenagem.

Série temporal NDVI para uma área do cerrado (-47.712; -13.217) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para a estação chuvosa e a inferior para a estação seca.

Figura 5.9 - Série temporal NDVI para uma área do cerrado (-47.712; -13.217) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para a estação chuvosa e a inferior para a estação seca.

A caatinga, conforme ilustrado na Figura 5.10, exibe um comportamento espectral altamente sazonal evidenciando os efeitos da disponibilidade de água. Durante a estação chuvosa, há um aumento significativo na vegetação, refletido por picos elevados no NDVI. No entanto, durante a estação seca, a vegetação diminui drasticamente, resultando em valores baixos de NDVI. A composição colorida também evidencia essas mudanças sazonais, com a imagem da estação chuvosa mostrando uma vegetação mais verde e densa, enquanto a imagem da estação seca revela uma paisagem característica de vegetação caducifólia. Na imagem da estação seca, é possível observar áreas com vegetação mais verdes próximas à drenagem que possuíam alguma reserva de água, preservando um pouco a umidade do solo. O comportamento espectro temporal da caatinga por vezes pode ser confundido com o comportamento de culturas anuais, principalmente em anos que o período de chuvas não é superior a 4 meses. Entretanto, a análise das imagens de composição colorida RGB (B11, B8, B4) permite distinguir a vegetação nativa das áreas agrícolas, uma vez que a vegetação nativa apresenta uma estrutura mais complexa e heterogênea em comparação com as culturas agrícolas.

Série temporal NDVI para uma área do caatinga (-38.005; -7.663) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para a estação chuvosa e a inferior para a estação seca.

Figura 5.10 - Série temporal NDVI para uma área do caatinga (-38.005; -7.663) utilizando dados Sentinel-2 (2017-2025). As imagens à direita mostram a composição colorida RGB (B11, B8, B4), sendo a superior para a estação chuvosa e a inferior para a estação seca.

Neste sentido, é necessário desenvolver uma classificação da vegetação inicialmente para classificar e mapear a cobertura vegetal a partir de imagens de sensoriamento remoto, seja em nível de comunidade ou de espécie. Em seguida, devem ser identificadas e avaliadas as correlações dos tipos de vegetação (comunidades ou espécies) dentro desse sistema de classificação com características espectrais discerníveis das imagens de sensoriamento remoto. Essas classes espectrais das imagens são finalmente traduzidas nos tipos de vegetação no processamento das imagens [86]. Para que isso seja possível, o mapeamento da vegetação natural deve considerar que:

  • Ampla Cobertura Espacial: A visão sinóptica fornecida pelos sensores remotos permite o mapeamento de vastas áreas, incluindo locais remotos ou de difícil acesso, de forma eficiente.

  • Análise Temporal: As imagens de satélite fornecem um registro histórico valioso, permitindo o monitoramento de mudanças na vegetação ao longo do tempo. Isso é crucial para estudos de desmatamento, recuperação de áreas e os efeitos das mudanças climáticas.

  • Custo-Benefício: Em comparação com os levantamentos de campo tradicionais, o sensoriamento remoto pode ser uma maneira mais econômica de coletar dados sobre a cobertura vegetal, especialmente em mapeamentos de grandes áreas.

  • Dados Consistentes e Sistemáticos: Os satélites fornecem dados de forma consistente e em intervalos regulares, o que permite uma análise sistemática e comparativa ao longo do tempo.

  • Diversidade de Dados: Diferentes sensores de satélite capturam informações em várias partes do espectro eletromagnético (e.g.: óptico e radar ; vide Seção 6.1).

  • Detecção Precoce de Problemas: O monitoramento contínuo pode ajudar a detectar problemas como estresse hídrico, infestações de pragas ou desmatamento ilegal em estágios iniciais, permitindo uma resposta mais rápida.

No entanto, existem algumas limitações e desafios associados ao uso de sensoriamento remoto para o monitoramento e mapeamento da vegetação nativa:

  • Resolução Espacial e Espectral: A resolução espacial e espectral dos dados podem ser uma limitação. Imagens de baixa resolução espacial podem não ser capazes de distinguir entre diferentes tipos de vegetação ou detectar pequenas mudanças. A resolução espectral também é importante, pois sensores com mais bandas podem diferenciar melhor as espécies de plantas.

  • Condições Atmosféricas: A cobertura de nuvens, neblina e outras condições atmosféricas podem afetar a qualidade das imagens, exigindo múltiplas passagens do satélite para obter dados utilizáveis.

  • Validação em Campo: Os dados de sensoriamento remoto geralmente requerem validação em campo para garantir sua precisão. Isso pode ser caro e demorado, especialmente em áreas remotas.

  • Análise dos Dados: A análise dos dados de sensoriamento remoto pode ser complexa e requer conhecimento especializado. Fatores como a topografia, a umidade do solo e a estrutura da vegetação podem influenciar a resposta espectral dos alvos.

  • Custo das Imagens de Alta Resolução Espacial: Embora o sensoriamento remoto ter uma boa relação custo-benefício, a obtenção de imagens de alta resolução espacial e temporal de satélites comerciais pode ser cara.

  • Generalização de Modelos: Modelos de classificação de vegetação desenvolvidos para uma região podem não ser aplicáveis em outras áreas com diferentes tipos de vegetação, climas ou condições de solo.

  • Saturação do Sinal: Em áreas de vegetação muito densa, os índices de vegetação podem atingir um ponto de saturação, tornando difícil diferenciar entre diferentes níveis de biomassa.

Um dos primeiros projetos a realizar o monitoramento da vegetação nativa sistematicamente foi o Prodes (maiores detalhes sobre a metodologia do PRODES podem ser obtidos na Seção 4.10 - Projeto de Monitoramento do Desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite (PRODES) e sobre o histórico do projeto na Seção 5.4 - Metodologia para mapeamento do desmatamento adotada pelo Monitoramento do Desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite (PRODES)).