Sistema de Monitoramento da floresta na Amazônia Brasileira Maria Isabel Sobral Escada

A Floresta Amazônica: Relevância Biogeográfica e Funções Ecológicas Maior extensão contínua de floresta tropical Biodiversidade Estoque de carbono: fonte/sumidouro Influência no ciclo da água, regula o volume e frequência dos fluxos de água e de nutrientes na bacia Amazônica. Modulam padrões regionais de clima Minimizam disseminação de doenças infecciosas

Dossel Fechado; Grande Biomassa; Alta diversidade de sps; Altamira, PA (GEOMA) Floresta Tropical Heterogeneidade; Grande proporção de árvores em pé; Vários estratos, estrutura complexa;

Conceitos de Desmatamento no Monitoramento da Amazônia por Satélite

1. Corte raso Corte e queima (slash-and-burn). Em um ou dois anos toda a cobertura vegetal é removida e substituída por outras coberturas vegetais. Ciclos curtos: anos.

Corte Raso: Corte e queima Queima: final da estação seca Corte: início da estação seca

Corte e queima – estágios finais Derrubada e queimada recente ) Árvores remanescentes (mortas) Substituição por pasto. São Félix do Xingu, PA Out, 2007

Desmatamento por degradação florestal progressiva O processo inicia com a extração de madeira. Redução gradativa da biomassa, diversidade de espécies, eliminação do sub-bosque, aumento de clareiras e trilhas, etc.. Ocorrência de queimadas, presença de árvores secas e degradação até a substituição completa da floresta original por outras coberturas vegetais. Ciclos Longos: Mais de três anos, podendo chegar a mais de dez anos.

Floresta Tropical Florestas tropicais úmidas são resistentes a seca Sistema radicular adaptável (Nepstad, 1994) Densa cobertura verde (Uhl e Kauffman, 1990) Manutenção da umidade Rara possibilidade de propagação do fogo.

Processo de Degradação Florestal Distúrbios naturais ou antrópicos Perda de árvores Remoção do sub- bosque/regeneração Perda de capacidade de manutenção da umidade Vulnerabilidade ao fogo (Cochrane, 2003) (Cochrane, 2003)

Nível de distúrbio e heterogeneidade da paisagem Heterogeneidade da paisagem observada por sensoriamento remoto Fonte: Lambin (1999) Gradiente de Degradação Florestal

Nível de distúrbio e heterogeneidade da paisagem Fonte: Lambin (1999) Gradiente de Degradação Florestal

Degradação progressiva Retirada de madeira e queimadaExtração seletiva de madeira Queima total e entrada de pasto Barlow and Peters (2008) Corte raso

T2 – Perda do sub-bosque Degradação progressiva T1 – Retirada de madeira T3 – Perda >50% do dosselT4 – Perda >90% do dossel

Floresta totalmente explorada Pastagem

2. Exploração Intensiva T5 - Remoção da vegetação residual Substituição da cobertura florestal MT, fevereiro de 2008

Os instrumentos de medida Sensores ópticos – diferentes resoluções espacial e temporal Micro-ondas Radar – Testes.

Domínio do Monitoramento: Florestas da Amazônia Legal km 2

Projetos de monitoramento quantitativos PRODES – Monitoramento anual do desmatamento DEGRAD – Monitoramento anual da degradação florestal DETEX_a - Monitoramento anual da exploração seletiva de madeira Em desenvolvimento: TERRACLASS – Mapeamento bianual da cobertura da terra em áreas desmatadas (CRA)

Projetos de suporte à fiscalização DETER – Detecção em tempo real de desmatamento e degradação florestal com base em dados do MODIS Em desenvolvimento: DETER_R – idem com base em dados do PALSAR (K&C Initiative) DETERdoB – idem com base em dados do Resourcesat/AWiFS (CRA) DETEX_b - Monitoramento intensivo da exploração seletiva de madeira em áreas de concessão florestal e entornos (50 km) - AWIFIS

PRODES

PRODES - Monitoramento do desmatamento na Amazônia Legal Objetivos: Estimar a taxa anual do desmatamento (ago/jul) – (1988) Por estado e por imagem LANDSAT Estimar a extensão do desmatamento Valor acumulado, referente a uma data base Produzir e divulgar na rede o banco de dados digital (2003) Imagens + Mapas + Tabelas

Imagem de Satélite (1:250,000) + Interpretação Visual Interpretação Visual ( )

PRODES DIGITAL ( ) Base: imagem Landsat Procedimentos: Preparação de banco de dados Área útil/histórico Processamento computacional das imagens Edição Resultado final Divulgação

Utiliza somente uma data de cada imagem/ano para calcular a taxa/extensão Áreas Críticas:75 imagens (92% do desmatamento) Utiliza aprox. 230 imagens dos satélites LANDSAT/CBERS, com resolução de espacial 30m (bandas 3, 4 e 5) Área mínima mapeada: 6,25 ha (1mm 2 em 1: ) - Mapas com resolução de 60 m Necessita de meses para ser finalizado PRODES – Características

Áreas Críticas

Taxas Globais x Banco de Dados Taxas globais por estado Visão geral do processo de desflorestamento Não são suficientes para políticas públicas Questões importantes Não basta saber QUANTO! É preciso saber ONDE e POR QUE! Banco de dados digital Importante para localizar o processo Subsídio para políticas públicas na Amazônia

TerraAmazon – Aplicativo de código aberto para monitoramento da cobertura da terra em larga escala Banco de dados espaciais em PostgreSQL com dados vetoriais e imagens : 5 milhões de polígonos, 500 GB de imagens Produto do INPE para o GEO (2009)

LANDSAT CCD/CBERS DMC LANDSAT CBERS SISPRODES State boundaries Inovação no PRODES: TerraAmazon

~230 scenes Landsat/year Taxa anual de desmatamento Produtos PRODES: Mapas, imagens e estatísticas anuais: taxas de desmatamento regional e estadual; extensão de desmatamento municipaL.

Metodologia de Cálculo das Taxas Imagens de Satélite usadas no PRODES Adquiridas em datas distintas Podem apresentar cobertura de nuvens Objetivo da Estimativa da Taxa Estimar as taxas de todas as cenas para uma mesma data de referência

Jan01Jan02Jan03 Inc 00/01 Inc 01/02Taxa 01/02 Cálculo das Taxas para cada Imagem Exemplo: 3 imagens (Set/00, Maio/01 e Set/02) e as respectivas taxas (taxa 00/01 e taxa 01/02) – ( Camara et al, 2006) Meses Extensão (km2) Des Nuv 01/02 Des Nuv 00/01 Jul00Jul01 Jul02 Taxa 00/01 estação seca

Cálculo da taxa de desflorestamento Seleção de Imagens Mapeamento/Produtos : Mapas digitais orbita/ponto; Planilha com dados: Nuvem, dia juliano, floresta, Incremento, nuvem sob desmatamento nos anos anteriores. Estimativa de área desmatada sob nuvem Estimativa proporcional para data de referência Compensação temporal para o dia Juliano 211 (01/08): Cálculo da taxa diária e da taxa anual Taxa Total anual =  das taxas das imagens processadas Fontes deIncertezasFontes deIncertezas

Procedimento para estimativa de desmatamento em área não observada Câmara et al, 2006 Suposição: A proporção de desmatamento na área não-observada é a mesma da área de floresta observada na imagem. inc_nuv = NUV * (INC/(AF + INC)) Inc_nuv = Incremento estimado sob nuvem Nuv = Área não observada AF = Área de Floresta remanescente INC = Incremento no período

Entretanto.... Estudos sobre o desflorestamento na Amazônia mostram que: Padrão espacial da distribuição do desflorestamento: dependência espacial (Alves 2002). Localiza-se ao longo das principais rodovias e estradas locais (Imazon, 2007) e em áreas pioneiras de desflorestamento (Fearnside, 1986; Skole e Tucker, 1993; Alves, 2002).

Objetivos Avaliar e testar métodos para a estimativa do incremento do desflorestamento sob nuvens: O método do Prodes Método alternativo baseado na distância dos incrementos observados em relação às áreas previamente desmatadas Contribuir com o Prodes para o desenvolvimento de novos procedimentos e redução de incertezas.

Método Alternativo: Estimativa do incremento baseada em critérios de distância Suposição: A proporção do desflorestamento nas áreas não-observadas é a mesma para as faixas de distância correspondentes nas áreas observadas da imagem. Estimativa baseia-se em critérios de distância: O incremento observado é calculado em faixas de distância em relação ao desmatamento acumulado até o ano anterior. Escada et al, 2007

Procedimentos 1.Seleção de cenas TM/Landsat sem cobertura de nuvens; 2.Análise do Incremento em relação à distância do desmatamento e estabelecimento de faixas de distância; 3.Estimativa do Incremento; 4.Simulações para estimativa do incremento e da distribuição espacial do erro gerado. Escada et al, 2007

Seleção de cenas TM/Landsat 1. Padrão: Pequenos incrementos Transamazônica - PA 1. Padrão: Grandes incrementos – Região Central MT 1. Padrão: Misto, pequenos e grandes incrementos Sudeste do - PA Cena: 227/63 Período: 2003/2004 Cena: 226/69 Período: 2002/2003 Cena: 225/64 Período: 2000/2001 Escada et al, 2007

Definição de faixas de distâncias Largura das Faixas AlcanceNúmero de faixas Método A---PRODES B250 m5.000 m20Distância C250 m2.500 m10Distância DVariável (60, 120, 300, 400 m) m14Distância E60 m5.040 m84Distância F250 m m m Distância Escada et al, 2007

Estimativa do Incremento I i é a área de incremento (fora da nuvem) na faixa i (i = 1,..., n; onde n é o número de faixas); F i é área de floresta (fora da nuvem) na faixa i; e N i é a área de nuvem na faixa i, mapeada como floresta no ano anterior. 1. Área de Incremento sob Nuvem 2. Incremento para toda a cena I t é a soma de incremento observado; Î i é soma dos incrementos estimados para cada faixa i; Escada et al, 2007

Estimativa do Incremento sob nuvem por faixa Obs: Incrementos e nuvens fora das faixas não influenciam a estimativa Escada et al, 2007

Simulações para estimativa do Incremento Nuvem hipotética: elipse com cerca de pixels (10% da área total da imagem – na borda a proporção é menor) Î t é a incremento estimado para toda a cena; I T real é o incremento conhecido; Simulação: Estimativa do incremento sob nuvem hipotética para toda a cena. Escada et al, 2007

Avaliação das estimativas e de seu impacto no cálculo do incremento Erros na estimativa do incremento por cena Valores negativos indicam uma subestimação e valores positivos uma superestimação. Método baseado em distancia B, E, F – Melhores resultados Tendência em subestimar (devido ao alcance) Escada et al, 2007

Posicionamento das nuvens tem grande importância na estimativa de incrementos. Método A e o que sofre maior impacto. A distribuição dos erros em B, C, D, E e F apresentou maior simetria do que no método A Médias e medianas mais próximas de zero; Medianas mais próximas dos valores das médias; Menor variação e maior coerência nos resultados. Escada et al, 2007

Distribuição espacial dos erros das estimativas de incremento: Métodos A e B O método B produziu resultados melhores do que o método A. Melhores resultados com nuvem posicionada em áreas com grandes extensões de cobertura florestal. A estimativa do método B se ajusta ao padrão de cada cena. Método B: Resultados menos satisfatórios na cena 226/69. Melhores resultados de A: Quando a cena apresenta padrão de desmatamento uniforme. BA Escada et al, 2007

Conclusões A estimativa dos incrementos baseada em faixas de distância apresentou em média menor erro do que o método utilizado no Prodes. O critério B teve um desempenho superior ou equivalente aos outros critérios testados, com a vantagem de ser mais simples de ser implementado. A melhor condição para a aplicação do método é quando a cobertura de nuvem está sobre áreas de floresta. Desvantagem do método B: Custo Operacional. Acrescenta um maior número de procedimentos devido ao estabelecimento de faixas de distância.

Recomendações para redução de erros com o método A Seleção de imagens considerando posicionamento da cobertura de nuvens Cobertura de nuvem sobre grandes extensões de floresta – Superestimativa do incremento Cobertura de nuvem sobre área com desflorestamento – Subestimativa do incremento Cobertura de nuvem em imagens com distribuição espacial uniforme de floresta e desmatamento - As estimativas se aproximam mais da realidade. Inclusão de dados de outros sensores. Erros são minimizados com a utilização de informações parciais de imagens de outros sensores. Realização de testes para explorar diferentes distribuições e padrões espaciais de cobertura de nuvens e de desflorestamento

PRODES – acesso aos mapas

Prodes 2006 – Mapa de desflorestamento

Avaliação da efetividade de políticas de controle do desmatamento Informação pública ( Meios para o sociedade demandar medidas Dados espacialmente explícitos sobre o andamento do desmatamento na Amazônia – suporte para modelagem ambiental. Principais aplicações do PRODES