Estimativa da biomassa na transição Amazônia/Cerrado utilizando sensoriamento remoto e redes neurais artificiais

Abstract

A área de transição entre os biomas Cerrado e Amazônia tem sido objeto de forte pressão antrópica decorrente, sobretudo, da expansão da agricultura de commodities e da pecuária extensiva. Nesta região, a legislação ambiental é considerada menos restritiva em razão da predominância de vegetação do Cerrado, apesar da presença de florestas de transição, que deveriam ser objeto de medidas mais restritivas de proteção aos recursos naturais remanescentes. Dentre os principais impactos ambientais decorrentes da expansão agropecuária nesta região, destacam-se a perda de habitats, a redução da biodiversidade e dos estoques de biomassa, com a consequente emissão de CO2 para a atmosfera. A presente pesquisa teve como objetivo desenvolver modelos baseados em redes neurais, dados de campo e de sensoriamento remoto, para estimar a biomassa nas áreas de vegetação remanescentes localizadas em uma faixa na região de transição entre os biomas Amazônia-Cerrado, no estado do Mato Grosso. Dados de campo foram obtidos a partir de parcelas permanentes coletadas pelo Laboratório de Ecologia Vegetal da Universidade do Estado de Mato Grosso e índices de vegetação foram calculados a partir das imagens do satélite Sentinel-2. Redes neurais foram treinadas para estimar o estoque de biomassa da área utilizando como referências dados de biomassa coletados em parcelas de campo na área de estudo. A escolha da rede neural mais apropriada foi feita mediante a aplicação de critérios de análise gráfica, erro médio de estimativa e coeficiente de correlação. A validação da rede selecionada foi feita por meio da análise dos resultados do teste t de Student e da diferença agregada. Os resultados deste estudo mostraram que as redes neurais artificiais (RNAs), em combinação com índices de vegetação (AFRI, EVI e GNDVI), foram capazes de estimar com precisão a biomassa florestal acima do solo (BAS) em uma área de transição. Os resultados deste estudo são promissores para apoiar a avaliação dos estoques de biomassa e do carbono estocado na área de estudo, podendo apoiar a priorização de áreas para a conservação ambiental e parametrização de pagamento por serviços ambientais decorrentes da manutenção da vegetação nativa na área investigada.