Metodologia para detecção de mudanças em projetos de redução de emissões do desmatamento e da degradação florestal (REDD)

• Autor(a) principal: Dalla Corte, Ana Paula
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1884/26061
• topic: Teses; Manejo florestal; Sensoriamento remoto

Resumo: O desmatamento nas florestas tropicais vem sendo cada vez mais abordada em discussões mundiais sobre as mudanças climáticas face a magnitude das emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) que representam. No Brasil 75% destas são provenientes do desmatamento florestal, principalmente na região amazônica. Nas negociações mundiais tem-se discutido o subsídio para países que Reduzirem as Emissões de GEE provenientes do Desmatamento e Degradação florestal (REDD). De ta forma, este trabalho visou propor uma metodologia para detectar automaticamente as mudanças na cobertura florestal para aplicação em projetos de REDD - Reducing Emissions for Deforestation and Forest Degradation. Para tanto testou o desempenho das bandas 3, 4 e 5 do sensor Landsat 5, para dois momentos (ano de 1989 e ano de 2009) bem como, os índices de vegetação NVDI e EVI e as primeiras e segundas componentes principais das bandas (1, 2, 3, 4 e 5). Para o desenvolvimento da rotina foram consideradas classes de mudanças: acréscimo de egetação de porte florestal e decréscimo de vegetação de porte florestal e, ainda, as classes de não mudanças e não florestas. Para a avaliação dos limiares de mudanças utilizaram-se os princípios da distribuição normal, explicada pela média e desvio-padrão das distâncias dos pixels das duas datas avaliadas em relação a reta de não mudança e não florestas. O desempenho na identificação das mudanças da cobertura florestal para as bandas originais testadas foi: banda 3 (Precisão Global - Q = 76,5% e Coeficiente Kappa - K = 0,62) teve desempenho superior às bandas 5 e 4 (Q = 70,2 e 58,3% e K = 0,52 e 0,30, respectivamente) no que tange a vegetação florestal, apresentando, no entanto confusão em relação a alguns corpos hídricos. Os dois índices de vegetação (NDVI e EVI) não apresentaram iferenças no desempenho da detecção das mudanças florestais. Os indicadores de desempenho para estas situações avaliadas foram Q = 74,1% para o NDVI e 74,7% para o EVI e K = 0,60 e 0,61 respectivamente. O desempenho da 1ª e 2ª componente principal indicou o muito bom desempenho da primeira (Q = 80,9% e K = 0,70) e o razoável/mau desempenho da segunda (Q = 54,6% e K = 0,23) para a detecção das mudanças da cobertura florestal. De forma, geral, entre as técnicas testadas, podese dizer que como exceção da banda 4 e 2ª componente principal, todas apresentaram índice de acerto global superior a 60% e coeficiente Kappa acima de 0,5, indicando desta forma, resultados satisfatórios. Existe potencial para a utilização da detecção de mudanças de maneira automática para o satélite Landsat 5 través da rotina desenvolvida, para o monitoramento de projetos de REDD, principalmente na utilização da 1ª componente principal e banda 3, com acertos globais superiores a 75%. No entanto, estas presentaram deficiências pela inclusão de mudanças nos recursos hídricos juntamente com as mudanças de vegetação e deste modo, quando da sua utilização, é necessária uma avaliação criteriosa do técnico ou o desenvolvimento de uma máscara para exclusão destes da avaliação. Caso a máscara seja desenvolvida, o acerto global deverá ser superior aos aqui apresentados.