Monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas embargadas no bioma Amazônia por meio da análise de imagens multitemporais

Abstract

O uso de sensoriamento remoto e geotecnologias no monitoramento de áreas desmatadas são amplamente difundidos. O Brasil possui metodologias consolidadas que permitem quantificar remotamente as áreas desmatadas em corte raso, em especial no bioma Amazônia. Contudo, as iniciativas de monitoramento da recuperação da vegetação nativa são incipientes. Assim este estudo analisou estatisticamente a radiometria do sensor OLI embarcado nos satélites Landsat 8 e Landsat 9 e o desempenho do NDVI convertido para fração de cobertura vegetal (FCV) com a imagem fração de vegetação (IFV) derivada de modelo linear de mistura espectral (MLME) para o monitoramento da regeneração da vegetação. Foram selecionadas nove áreas de estudo, que estão inseridas no estado do Mato Grosso, localizadas no bioma Amazônia. Para a comparação radiométrica do sensor OLI (Landsat 8 e 9) foram analisadas duas cenas conjugadas desses satélites (diferença de 8 dias entre as datas de passagem), adquiridas em abril (estação chuvosa) e setembro (estação seca) de 2022. Os resultados mostraram que os dados obtidos pelos dois satélites são, regra geral, estatisticamente similares, mas podem ser diferentes dependendo da estação do ano e da classe de uso e cobertura de terras, principalmente em função da diferença espectral e radiométrica dos sensores. As diferenças máximas nos valores de NDVI foram significativamente maiores na estação chuvosa do que na estação seca. Para a comparação das imagens FCV com a IFV, foram selecionadas 35 imagens do satélite Landsat 8 da estação seca do período de 2018 a 2022. Observou-se uma forte correlação linear entre os modelos em todas as áreas de estudo apresentando coeficientes de correlação entre 0,81 a 0,98. Pode-se constatar que ambas os modelos aplicados são eficientes no monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas embargadas no bioma Amazônia, porém, sugere-se ampliar o estudo para outras áreas e para uma série temporal maior e aprimorar a aplicação da metodologia para a confirmação dos resultados.