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Sensoriamento remoto para monitoramento da vegetação

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Recentemente publicamos um artigo apresentando os benefícios de se realizar o monitoramento ambiental por sensoriamento remoto, trazendo exemplos de aplicação e também as principais tendências tecnológicas relacionadas ao tema. Neste artigo vamos explorar um pouco mais as aplicações de sensoriamento remoto para monitoramento da vegetação, como são geradas as informações de interesse, quais parâmetros da vegetação podem ser monitorados remotamente e alguns exemplos de aplicação em situações reais.

Monitoramento da vegetação por sensoriamento remoto

O monitoramento da vegetação é um dos tipos de monitoramento mais comuns de ser realizado por sensoriamento remoto, podendo ser aplicado em diversas ocasiões e necessidades. Como exemplo de aplicações que se beneficiam deste tipo de tecnologia podemos listar com destaque:

  1. O monitoramento de supressão da vegetação em áreas de impacto direto e indireto de empreendimentos;
  2.  Acompanhamento da evolução de projetos de restauração florestal;
  3.  Monitoramento da vegetação visando otimização do manejo (p.ex. próxima de redes elétricas, ferrovias, áreas verdes);
  4. Monitoramento de compliance ambiental em cadeias produtivas do setor agropecuário;
  5. Fiscalização de crédito agrícola em propriedades rurais;
  6. Monitoramento da produção de base florestal; e
  7. Monitoramento de projetos de redução de emissão de carbono por desmatamento e degradação florestal (REDD+). 

O monitoramento da vegetação por sensoriamento remoto é realizado com base principalmente em imagens coletadas por sensores ópticos multiespectrais à bordo de satélites (p.ex., OLI/Landsat-8, MSI/Sentinel-2, MUX e WPM/CBERS-4A), podendo também ser realizado à partir de imagens coletadas por VANTs (p.ex., Horus) e nanossatélites (p.ex., Planet) e também com base em imagens coletadas por radares (p.ex. C-SAR/Sentinel-1), capazes de coletar imagens independente das condições de tempo e nebulosidade.

A diversidade de sensores e tipos de plataformas de aquisição de imagens disponíveis atualmente permitem observar a vegetação nas mais variadas escalas espaciais e temporais, sendo possível detectar e monitorar desde árvores individualmente até grandes maciços florestais, abrangendo grandes extensões, inclusive em regiões frequentemente encobertas por nuvens (p.ex., na região Amazônica):

Exemplos de imagens para monitoramento da vegetação em diversas escalas espaciais

Mas afinal, como a vegetação é monitorada a partir das imagens e quais informações podem ser extraídas a partir das imagens?

Detecção remota da vegetação

A detecção  remota da vegetação permite verificar sua ocorrência em uma determinada localidade espacial, acompanhar sua evolução no tempo e quantificar sua área de abrangência, por meio da interpretação e processamento digital das imagens. De maneira simplificada, a detecção e o monitoramento da vegetação a partir de imagens de sensoriamento remoto pode ser realizada de 2 maneiras: (1) manualmente; e (2) de maneira automatizada.

Detecção manual

A detecção manual é realizada por meio da interpretação visual de composições coloridas de imagens previamente processadas e vetorização das feições de interesse por fotointérprete experiente, utilizando para isso o auxílio de um Sistema de Informações Geográfica (SIG). Levando em conta a frequência temporal, escala de mapeamento e abrangência espacial do monitoramento, a técnica manual se torna inviável, exigindo uma grande quantidade de recursos humanos e financeiros. 

.Exemplos de composições coloridas utilizadas para a identificação visual da vegetação em imagens multiespectrais. Cor verdadeira, falsa cor com a vegetação em vermelho e falsa cor com vegetação em verde vibrante (imagem MSI/Sentinel)

Detecção automática

A detecção automática da vegetação utiliza algoritmos de classificação e análise, podendo ser citado com destaque os algoritmos de Machine Learning (ML). Como exemplo de algoritmos de ML amplamente citados na literatura e utilizados para fins de classificação e monitoramento da vegetação podemos destacar aprendizado supervisionado, como o Support Vector Machine, Decision Trees, Random Forest e Artificial Neural Networks

Atualmente estes algoritmos estão implementados e disponibilizados em diversos softwares livres e comerciais (p.ex., ENVI, InterIMAGE e WEKA) e também em pacotes implementados em linguagem R (p.ex., o pacote Caret), o que tem disseminado cada vez mais seu uso entre os usuários de imagens de sensoriamento remoto. 

Exemplo de aplicação do algoritmo Neural Net implementado no software ENVI para mapeamento da vegetação utilizando como fonte uma imagem Planet de uma área densamente urbanizada. Aplicação desenvolvida no contexto do manejo da vegetação em sistemas de distribuição de energia.

Indo além da detecção da vegetação

As imagens de sensoriamento remoto permitem não só a simples detecção da vegetação, mas também a estimativa de propriedades e aspectos qualitativos da vegetação e que são relevantes em diversos monitoramentos, por exemplo:

  • Altura da vegetação;
  • Vigor vegetativo; 
  • Estágio sucessional; 
  • Estresse hídrico e de nutrientes;
  • Biomassa e conteúdo de carbono; e
  • Identificação de espécies.

A estimativa das propriedades e a detecção das características listadas acima são possíveis por meio da aplicação de modelos que as relacionam com o sinal medido pelo satélite e também com Índices de Vegetação (IV), que podem ser calculados a partir das imagens.  

Um dos IV mais conhecidos é o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), amplamente aplicado para diversos estudos da vegetação por sensoriamento remoto. Para tanto, é preciso ter em mente que sempre é necessário realizar a coleta de dados em campo, utilizadas para fins de calibração e treinamento dos modelos selecionados para a aplicação. 

Exemplo de aplicação do NDVI obtido a partir de imagem MSI/Sentinel-2 e observações em campo para mapear os estágios sucessionais da vegetação. Aplicação desenvolvida para fins de licenciamento ambiental para construção de empreendimento e uso sustentável das áreas do terreno.

O time da CERTI está capacitado para desenvolver soluções de monitoramento da vegetação utilizando o estado da arte no que diz respeito à aquisição e processamento de dados de satélite. 

Caso tenha interesse em saber mais sobre os projetos desenvolvidos, entre em contato conosco: negocios@certi.org.br

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