Detecção de extração seletiva de madeiras na Amazônia usando dados de RADAR

Abstract

Além de sua importância ecológica, a floresta amazônica proporciona importantes atividades econômicas relacionadas à agricultura, pecuária e extração madeireira. Entretanto, as atividades humanas provocam diversos impactos ambientais na floresta. Mais especificamente, as atividades de extração seletiva de madeiras aumentaram nas últimas décadas, causando vários distúrbios, mesmo quando adotadas técnicas e gerenciamento da extração por impacto reduzido (EIR). Portanto, detectar e monitorar as áreas de florestas nativas exploradas seletivamente é uma tarefa desafiadora, principalmente devido à grande frequência de cobertura de nuvens em imagens obtidas por sensores ópticos, comumente utilizados para esta finalidade. O potencial das imagens de RADAR para monitorar a extração seletiva de madeira é alto e surge como uma ferramenta alternativa e eficiente para o monitoramento ambiental devido à sua capacidade de penetração em nuvens e copas de árvores. O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial do sensor ALOS PALSAR (banda L de abertura sintética) para mapear áreas na floresta sob atividades de corte seletivo na Amazônia. As áreas estudadas estão localizadas na Florestal Nacional do Jamari, Floresta Nacional do Jacundá no estado de Rondônia e na Fazenda 4 Ventos, localizada no município de Feliz Natal, no estado do Mato Grosso. Estas áreas representam duas regiões de extração seletiva, em floresta ombrófila, sendo duas Florestas Nacionais (FLONAS) sob Exploração de Impacto Reduzido (EIR) e uma área privada em região de transição de vegetação sob regime de Manejo Florestal Sustentável aprovado pela Secretaria de Meio Ambiente do estado do Mato Grosso. O conjunto de dados consistiu em 09 cenas duplamente polarizadas (modo FBD, HH + HV) adquiridas em 2014, 2015, 2016 e 2017. Todas as cenas foram geo-retificadas, e seu Número Digital (DN) foi convertido para o coeficiente de retroespalhamento normalizado (σ ° dB) para ambos os sensores. Um filtro textura para redução de speckle foi aplicado a todas as cenas e um modelo foi aplicado para detectar e mapear as áreas sob atividade de extração seletiva. A metodologia de mapeamento consistiu em imagens temporais, obtidas antes e depois da operação de corte seletivo para identificar e medir a infraestrutura comum (pátios, estradas, trilhas de arraste). A acurácia do mapeamento foi medida usando dados de campo para matriz de confusão e o índice Kappa. Para o sensor PALSAR, a polarização HV mostrou melhores resultados visuais em comparação com a polarização HH, especialmente após a conversão para sigma, cujos valores variaram entre -50 e +30dB. Além disso, a composição RGB HH-HV-HH melhorou consideravelmente a interpretação e localização das áreas exploradas. As imagens diferença (HHHV e razão HH/HV) entre os diferentes anos não apresentaram alterações significativas na qualidade ou precisão do mapeamento para as regiões de EIR. A acurácia global para estas regiões de EIR foi entre 60 e 80% enquanto que para a região de extração seletiva realizada na Fazenda 4 Ventos, foi de 88% no mapeamento utilizando imagens ALOS PALSAR. As diferenças na capacidade de detecção de áreas de extração seletiva ocorreram essencialmente devido ao tamanho da infraestrutura associada à exploração e do tipo e da densidade de cobertura florestal associada à cada área estudada.