Tesis
Avaliação da cobertura florestal em terra indígena na Amazônia Legal, por meio de modelagem espectral de sequestro de carbono
Fecha
2019-03-14Registro en:
PAIVA, Yuri Roberta Yamaguchi de. Avaliação da cobertura florestal em terra indígena na Amazônia Legal, por meio de modelagem espectral de sequestro de carbono. 2018. 88 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Autor
Paiva, Yuri Roberta Yamaguchi de
Institución
Resumen
Cerca de 55% do estoque de carbono florestal está armazenado nas florestas tropicais, e o desmatamento nesse tipo de floresta contribui para a liberação de grandes quantidades de dióxido de carbono (CO2) para a atmosfera. O estabelecimento de regimes de proteção legalmente constituídos em grandes áreas de cobertura florestal é decisivo para a contenção do desmatamento; nesse sentido, pode-se citar a presença de Terras Indígenas, que representam 21,2% de toda a Amazônia Legal. Apesar das baixas taxas de desmatamento registradas nesses territórios, ressalte-se que também estão suscetíveis à extração madeireira por corte seletivo, atividade na qual as espécies de maior valor comercial são removidas da floresta, deixando vestígios na paisagem. Diferentemente do desmatamento a corte raso, que é prontamente detectado por imagens de satélite, a degradação por corte seletivo é espacialmente difusa, dificultando sua identificação. Assim, o modelo linear dos mínimos quadrados foi aplicado sobre imagens do satélite Sentinel-2 (foram utilizadas as bandas com resolução espacial de 10 m, bem como as bandas com resolução de 20 m reamostradas para 10 m), para estimar a separação da mistura espectral dos pixels e estimar as frações de vegetação fotossinteticamente ativa, solo e sombra que compõem a Terra Indígena Karipuna, situada no Estado de Rondônia. Também foi testada a eficiência do índice espectral de vegetação denominado Spectral Feature Depth Vegetation Index – SFDVI no auxílio à detecção de corte seletivo. No presente estudo foram identificados 133.732,20 hectares, ou 87,65% de vegetação fotossinteticamente ativa na Terra Indígena Karipuna, diante de uma correlação de 78%com os dados de campo (foi utilizado o coeficiente de Pearson a um nível de significância de 1%). A correlação sobe para 79% se aplicado o índice espectral SFDVI integrado à modelagem espectral, o que representa um aumento na detecção de 8.510,18 hectares de corte seletivo, ou uma eficiência 50,7% maior na identificação da feição solo da modelagem, resultando na identificação de 125.729 hectares de vegetação fotossinteticamente ativa na referida terra indígena (82,44% da área). A melhor separabilidade da fração vegetação com o uso do índice SFDVI representa maior sensibilidade da modelagem integrada a esse índice espectral à detecção de cobertura florestal na Amazônia Legal. Isso pode ser explicado pela presença das bandas Red Edge 1 e Verde, que contribuem para uma maior discriminação de fitofisionomias de vegetação, bem como pela própria configuração da fórmula do índice, que avalia as profundidades das feições espectrais. Em um comparativo com os resultados obtidos pela modelagem aplicada em imagem Landsat-8/OLI, que apresentou uma correlação de apenas 42% pelo coeficiente de Spearman, tendo sido identificados 95% de vegetação fotossinteticamente ativa (valores superestimados em relação aos dados obtidos junto ao Sentinel-2), é possível concluir que o sucesso do processamento executado em imagens Sentinel-2 deve-se a dois fatores primordiais: a resolução espacial de 10 metros e a inclusão de quatro bandas voltadas a estudos com vegetação: três Red Edge e uma banda no platô do infravermelho próximo – NIR-2. É importante destacar que Programas de conservação e mitigação de mudanças climáticas (como o REDD+, mantido pela ONU) vêm demandando estimativas de mudanças de uso e ocupação do solo cada vez mais precisas, e que os resultados aqui apresentados encontram-se de acordo com essas diretrizes ao demonstrar maior acurácia na avaliação da cobertura vegetal na Amazônia Legal brasileira.