Mapeamento de clareiras em áreas de exploração madeireira na Amazônia utilizando tecnologias de sensoriamento remoto e machine learning

Résumé

O sensoriamento remoto é amplamente utilizado para o monitoramento das florestas tropicais. No Brasil o Projeto PRODES é uma referência de controle e monitoramento do desmatamento, que fazia uso de imagens Landsat 5 com média resolução espacial (de 10 a 30 m). Ao longo dos anos, outras ferramentas foram aprimoradas, gerando dados de melhor qualidade e em menor tempo. Atualmente, mapas básicos mensais de 64 países tropicais, com alta resolução espacial (de 1 a 5 m), e permitem mapear clareiras na vegetação. Assim, este estudo teve por objetivo avaliar a eficiência das imagens Planet para quantificar clareiras formadas pela exploração madeireira. A área estudada foi uma Unidade de Produção Anual (UPA), na Floresta Nacional do Jamari, sob regime de concessão florestal. As imagens foram tratadas e, em seguida, aplicou-se o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) e a classificação supervisionada pelo modelo probabilístico Gaussian mixture model para identificar clareiras provenientes de exploração. Concomitante às imagens de satélite, utilizou-se dados de levantamento de danos a campo coletados pela empresa concessionária. A classificação das imagens apontou 9,43% da área de efetiva exploração da UPA com abertura de dossel e a quantificação dos danos em campo contabilizou, 11,91%. Não foi possível classificar  as clareiras provenientes de ramais de arraste e clareiras de abate com copas pequenas pelas imagens. No entanto, o estudo se mostrou eficaz no monitoramento de clareiras causadas por estradas e abate de árvores com copas grandes. Isso destaca sua importância no controle e monitoramento do desmatamento na Amazônia.