Área de Estudo: Litoral Paraense
O mapeamento e o monitoramento das feições de uso e cobertura da terra são aplicações fundamentais dos dados de satélites de observação da Terra, sendo indispensáveis para a gestão e planejamento dos recursos naturais, modelagem de variáveis ambientais e análise da distribuição de ecossistemas. Sendo também um recurso fundamental ao monitoramento contínuo de áreas sensíveis como é o caso das zonas costeiras do nordeste paraense, inserida na Amazônia Legal brasileira, que sofrem com à crescente supressão vegetal nessas áreas, resultante da urbanização e de atividades econômicas. O presente projeto de pesquisa tem como objetivo aprimorar o mapeamento do potencial de sucessão ecológica incorporando a abordagem de risco a não permanência de áreas sensíveis de manguezais, florestas de várzea e florestas de terra firme no litoral Paraense, utilizando dados dos sensores PALSAR (radar) e LANDSAT (óptico). Para isso propõe-se desenvolver um fluxo automatizado de classificação de uso e cobertura da terra para a zona costeira, com uma abordagem multitemporal baseada na integração de dados ópticos, radar e topográficos. Para isso, propõe-se a extração automática de amostras de treinamento a partir de máscaras de classes segmentadas por regiões de representatividade, utilizando índices espectrais derivados de sensores ópticos, radar e modelos digitais de elevação, sendo processado no ambiente do Google Earth Engine. Inicialmente, as amostras de treinamento serão geradas por meio de fatiamentos combinatórios de índices espectrais, permitindo a pontuação de classes específicas segmentadas. Para áreas de florestas, vegetação secundária e pastagem, serão empregados índices como o NDVI, SAVI e EVI, extraídos de imagens Landsat. A identificação de solo exposto e áreas urbanizadas será realizada com base no NDBI, enquanto os corpos hídricos serão mapeados com os índices NDWI e MNDWI. Além disso, dados do sensor PALSAR, com polarizações VV e VH, serão utilizados para caracterizar áreas de agricultura, pastagem, vegetação e zonas urbanas. Informações topográficas provenientes do modelo digital de elevação (MDE) do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) serão empregadas para segmentar regiões com perfis específicos, como os manguezais, combinando essas informações com os dados de vegetação para um refinamento na delimitação dessas áreas. A partir das amostras de treinamento extraídas, a classificação será realizada para as classes de corpos hídricos, manguezais, florestas de várzea, florestas de terra firme, vegetação secundária, agricultura, pastagem, solo exposto e áreas urbanas. A modelagem será conduzida utilizando dados das bandas espectrais dos sensores Landsat-5 e Landsat-8, juntamente com os dados de radar do PALSAR, abrangendo a série temporal de 2007 a 2024 e características morfológicas do terreno proveniente do MDE. Para garantir a precisão da classificação, serão testados múltiplos algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM) e Gradient Tree Boosting (GTB). A avaliação do desempenho dos modelos será baseada em estatísticas de matriz de contingência, permitindo a identificação do algoritmo que apresenta os melhores resultados para cada classe mapeada. Após a realização das classificações multitemporais, será aplicada a ferramenta de risco de não permanência (Non-Permanence Risk Tool – NPRT) sobre as classes de florestas de manguezal, várzea e terra firme. Essa abordagem tem como finalidade identificar áreas com maior suscetibilidade à degradação ao longo do tempo. A detecção de mudanças será realizada anualmente, permitindo uma análise da dinâmica espacial e temporal dessas coberturas e possibilitando a identificação de regiões críticas para a conservação ambiental. Com esse fluxo automatizado de classificação e mensuração do risco a supressão vegetal, espera-se obter um mapeamento detalhado das transformações no uso e cobertura da terra na zona costeira paraense, contribuindo para o monitoramento e a gestão ambiental dessa área.
