Método aperfeiçoa mapeamento por satélite e quantifica cobertura vegetal em 58% da área do bioma Caatinga no RN
Paiva Rebouças – Agecom/UFRN
Do espaço, a Caatinga costuma pregar peças nos sensores orbitais mais avançados do planeta. Durante os meses secos de estiagem, a vegetação perde a folhagem verde e ganha um tom cinzento uniforme. Sem folhas nos galhos, os satélites confundem vegetação com solo exposto e afloramentos rochosos.
Para solucionar essa confusão óptica, pesquisadoras da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) criaram uma estratégia pioneira no monitoramento ambiental do semiárido brasileiro. A equipe ensinou algoritmos de inteligência artificial a cruzar imagens de satélite com dados de relevo, temperatura da superfície e estimativas de chuvas modeladas para o ano analisado.
Publicado na revista científica Environmental Monitoring and Assessment, da Springer Nature, o trabalho foi desenvolvido pela egressa do Programa de Pós-Graduação em Geografia (Geoceres) do Centro de Ensino Superior do Seridó (CERES/UFRN), Alíbia Deysi Guedes da Silva. A pesquisa teve a colaboração das pesquisadoras Sara Fernandes Flor de Souza e Rebecca Luna Lucena, integrantes do Geoceres/UFRN, além do pesquisador João Santiago Reis, vinculado à Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE).
A investigação, que analisou o bioma Caatinga no Rio Grande do Norte durante o ano de 2023, exigiu o poder computacional da plataforma Google Earth Engine (GEE), ambiente em nuvem capaz de analisar grandes volumes de dados planetários. No coração do sistema, operou o algoritmo Random Forest, expressão em inglês que significa floresta aleatória. O método funciona como um comitê virtual de especialistas, no qual centenas de modelos matemáticos analisam diferentes aspectos da paisagem semiárida. Cada modelo dá sua opinião sobre o que existe em cada pedaço do terreno, e a resposta final é definida pelo voto da maioria, garantindo maior precisão no mapeamento.
O objetivo central da pesquisa foi mapear o uso e a cobertura da terra, tema conhecido no meio científico pela sigla LULC, originada do termo em inglês Land Use and Land Cover (Uso e Cobertura da Terra). Para obter um retrato mais fiel da paisagem, os cientistas dividiram a área em seis compartimentos distintos, cruzando bacias hidrográficas com domínios geomorfológicos, que correspondem a grandes unidades do relevo relacionadas à estrutura geológica.
O modelo matemático combinou 153 camadas de dados. A lista reuniu imagens do satélite Landsat 8, frações de solo, vegetação e água estimadas a partir dessas imagens, índices espectrais, temperatura da superfície e estimativas de precipitação. As medições pluviométricas da Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio Grande do Norte (EMPARN) foram utilizadas para construir o modelo de precipitação. A altitude e a inclinação das encostas vieram de dados topográficos da missão SRTM, sigla em inglês para Shuttle Radar Topography Mission (Missão Topográfica de Radar Embarcado).
Mapeamento da Caatinga
A acurácia global média atingiu 83%, com índice estatístico Kappa de 0,80, que indica a concordância entre a classificação e os dados de referência. O balanço revelou que cerca de 58% da área do bioma Caatinga no Rio Grande do Norte apresenta cobertura vegetal, o equivalente a quase três milhões de hectares. Os usos e as classes associados à influência humana correspondem a mais de 41% do mesmo território, com 1,77 milhão de hectares ocupados por pastagens e 135 mil hectares por lavouras agrícolas.
A análise considerou diferenças ambientais e de uso da terra entre as regiões do estado. Nas bacias sedimentares de solo plano e profundo, destacam-se lavouras irrigadas de frutas, projetos eólicos e salinas industriais. Já no embasamento cristalino da Depressão Sertaneja, como na região do Seridó, o solo raso e pedregoso abriga a agricultura familiar de subsistência, rebanhos leiteiros e a mineração de scheelita.
Os autores identificaram que a altitude, a latitude, a longitude e as variáveis climáticas estiveram entre os dados de maior importância na classificação. Na comparação com o mapeamento por bacias hidrográficas inteiras, a divisão por domínios geomorfológicos permitiu representar melhor a distribuição de algumas classes, como as áreas agrícolas.
Para além do avanço científico e metodológico, os pesquisadores reforçam que o estudo apresenta importante dimensão social e territorial. “Ao produzir informações mais detalhadas sobre a distribuição da vegetação e dos diferentes usos da terra, a pesquisa pode subsidiar ações de planejamento territorial e ambiental, gestão dos recursos naturais e tomada de decisão em diferentes escalas. Esse tipo de conhecimento é especialmente relevante para o semiárido potiguar, onde o uso do território envolve atividades como agricultura, pecuária, mineração, expansão urbana e de empreendimentos de energia renovável”, disse a pesquisadora Alíbia Deysi Guedes da Silva, mestre pelo Geoceres/UFRN.
Ainda segundo Alíbia, os resultados podem contribuir para orientar políticas e ações voltadas ao uso mais adequado e sustentável do território. “Ao ampliar a compreensão sobre a relação entre relevo, clima, vegetação e ocupação da terra, o estudo também oferece informações que podem apoiar o ordenamento territorial e o planejamento de estratégias de gestão ambiental no Rio Grande do Norte”, completa. LEIA NO PORTAL UFRN
