Desmatamento e Degradação Florestal No Bioma Amazônia 2000 - 2010 — Imazon

19/03/13 DESMATAMENTO E DEGRADAO FLORESTAL NO BIOMA AMAZNIA 2000 - 2010 Imazon

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DESMATAMENTO E DEGRADAO FLORESTAL NO BIOMAAMAZNIA 2000 - 2010

Apresentao

O mapa de Desmatamento e Degradao Florestal do Bioma Amaznia foi produzido pelo Imazon para contribuir com omonitoramento da regio. A metodologia aplicada gera simultaneamente o mapeamento do desmatamento e da degradaoflorestal [causada pela atividade madeireira e queimadas florestais] utilizando imagens do satlite Landsat. Os mtodos existentesdetectam e mapeam individualmente esses processos o que pode levar a sobreposio de resultados e aumento de incertezas nasestimativas de taxas anuais de desmatamento. Isso acontece porque a degradao florestal, nos casos mais intensos, pode serconfundida com desmatamento nas imagens Landsat. O desmatamento um processo de converso da floresta para outros usosda terra, como pastagens, reas de cultivos agrcolas, minerao, ou mesmo, para fins de urbanizao. Para isso, necessrio aremoo completa da cobertura florestal original, enquanto que a degradao florestal remove parcial e temporariamente essacobertura. Por exemplo, na explorao madeireira ocorre a remoo de algumas rvores (3 a 5) por hectare e a abertura deestradas e ptios de estocagem de madeira; os incndios florestais abrem clareiras com a queima de rvores, mantendo outrasmenos impactadas. Esses processos levam reduo dos estoques de carbono florestal orginais e da biodiversidade.

A metodologia apresentada neste estudo permite mapear o desmatamento e a degradao florestal simultaneamente diminuindopossveis zonas de confuso no mapeamento desses dois tipos de processos. Outra contribuio importante a capacidade demapear desmatamentos de at um hectare.

Utilizamos imagens Landsat adquiridas no perodo de 2000 a 2010, cobrindo anualmente a maior parte do Bioma Amaznia, paraproduzir os primeiros resultados desse novo sistema de monitoramento do Imazon. Os dados [das imagens de satlites] sonormalizados, no espao e no tempo, e analizados de forma quantitativa, o que permite estabelecer regras de classificaoautomticas genricas e consistentes. Aplicamos tambm regras computacionais para detectar possveis inconsistncias declassificao ao longo do tempo e corrigir esses problemas. Por ltimo, os mapas gerados com a classificao automtica soinspecionados e editados por analistas para corrigir eventuais erros. Esses resultados do mapeamento so utilizados,posteriormente, para estimar a taxa anual de desmatamento e de degradao atravs de mtodos matemticos, para a data dereferncia de 1 de agosto [utilizada oficialmente pelo governo brasileiro para esse propsito].

As sees abaixo apresentam os detalhes da metodologia, os resultados do mapeamento, as potenciais aplicaes e os prximospassos desse projeto de monitoramento do Imazon.

Metodologia

Imagens do satlite Landsat TM/ETM+ foram adquiridas de vrias fontes. Esses dados e seus metadados foram estruturados emum servidor de imagens para facilitar o acesso e o seu processamento digital. O processamento das imagens de satlites paragerao dos mapas ocorre em cinco etapas (Figura 1).

Etapa 1 Pr-Processamento. O primeiro passo da metodologia consistiu no registro das imagens Landsat (Figura 2) para

uma base de referncia Geocover (GLCF, 2000). Foram coletados pontos de controle (20-30) entre as imagens Landsat e abase de referncia e aplicado um algoritmo de interpolao baseado em triangulao e reamostragem pelo mtodo devizinhana mais prxima. Isso garantiu um registro entre as imagens com erro de posicionamento menor que 1 pixel.Aplicamos tcnicas de calibrao radiomtrica, remoo de rudos de fumaas (Carlotto, 1999) e remoo do sinal espectralda atmosfera (Souza Jr. e Siqueira, 2013). Dessa forma os dados das imagens de satlites so convertidos de nmero digital(DN digital number) para reflectncia de superfcie.

Etapa 2 - Construo de Biblioteca Espectral. Consiste na identificao de componentes espectrais puros (endmembers)

para estimativa de suas abundncias em cada pixel. Os endmembers de interesse para o monitoramento florestal so:

vegetao verde, vegetao fotossinteticamente no ativa (NPV Non-photosynthetic vegetation), solo, nuvem e sombra. Oprocesso para identificao e criao da biblioteca espectral passa pela identificao de curvas espectrais com potencialpara serem endmembers. Em seguida, feita a inspeo visual dessas curvas para seleo final do conjunto dessescomponentes puros.



Etapa 3 Modelagem Espectral de Mistura (MME). As imagens em reflectncia processadas na Etapa 1, so combinadas

com os endmembers obtidos na Etapa 2 para estimar a abundncia desses componentes puros em cada pixel da imagem.Para isso, aplicamos a tcnica de modelagem espectral de mistura (MEE), utilizando a biblioteca espectral dessescomponentes puros. As imagens de frao resultantes do MME foram utilizadas para o clculo do ndice NDFI (Normalized

Differencing Fraction Image) (Souza Jr. et al., 2005a), sendo combinadas em um classificador por rvore de decisogenrica, na etapa seguinte.

Etapa 4 Classificao Automtica. Construmos uma rvore de deciso empiricamente para classificar as reas

desmatadas, as florestas degradadas, corpos dgua, sombra e nuvem (Figura 3). Utilizamos como entrada para aclassificao as imagens de frao, obtidas com o MME, e o ndice espectral NDFI.

Figura 1. Metodologia aplicada no processamento de imagens Landsat e implementada no software ImgTools.

Etapa 5 Ps-Classificao. Filtros espacial e temporal foram construdos para remover classificaes esprias e

transies temporais entre classes de mapeamento no permitidas, respectivamente. O filtro espacial permite quedeterminadas classes sejam definidas juntamente com a sua menor rea mapevel. Dessa forma, pixels isoladosclassificados em uma dada imagem podem ser eliminados e sustitudos pela classe dominante em sua vizinhana. O filtrotemporal um conjunto de regras de transies no permitidas que so aplicadas a cada imagem classificada em um dadoano. Dessa forma, possvel remover nuvens e corrigir as transies no permitidas.

Figura 2. Imagens Landsat TM/ETM+ utilizadas no mapeamento de desmatamento e da degradao florestal. Um total de 1.465

imagens foram adquiridas predominantemente (90%) do servidor de imagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe).O percentual aceitvel de cobertura de nuvens foi de at 30%, mas a grande maioria das imagens tinham no mximo 20%. A reamapeada anual variou de 106 a 157 imagens Landsat de um total de 192, com ampla cobertura nas reas sobre presso dedesmatamento e degradao florestal. Para a maioria do Estado do Amap, no foi possvel obter imagens anuais de formasistemtica e, por essa razo, no so apresentadas estatsticas de desmatamento e de degradao florestal.

Para automatizar a metodologia descrita acima, desenvolvemos um software, denominado ImgTools, utilizando a linguagem deprogramao IDL (Figura 1) (Souza Jr. e Siqueira, 2013). Esse software processa um conjunto de cenas automaticamenteproduzindo mapas e estatsticas (ver exemplo na Figura 4).

Figura 3. rvore de deciso emprica utilizada para classificar desmatamento e degradao florestal.



Figura 4. Exemplo do monitoramento da dinmica de desmatamento obtido com a srie temporal de imagens Landsat a partir da

metodologia desenvolvida pelo Imazon (a). Para o ano base (2000), mapeamos todas as reas j desmatadas e com coberturano florestal para gerar um mapa de referncia das reas de florestas (incluindo as j degradadas). Florestas secundrias antigasforam eliminadas aplicando-se a mscara de reas desmatadas identificadas pelo Prodes at 2000. Os incrementos dedesmatamento identificados a cada ano so utilizados para atualizar a linha de base de floresta remanescente. E as reas deflorestas degradadas no mantidas como tal at que eventualmente sejam desmatadas. Dessa forma, possvel quantificar a reaafetada pelo desmatamento e pela degradao florestal entre cada par de imagens consecutivas.

Os mapas anuais so usados para gerar mapas de idade de desmatamento (b) e de degradao florestal, e mapas de frequncia

de degradao florestal. Dessa forma, possvel mapear e quantificar a dinmica complexa de iteraes de degradao deconverso da cobertura florestal (c) (Souza Jr., 2013).

Resultados

Os resultados do mapeamento do desmatamento e da degradao florestal desse estudo so apresentados na Tabela 1 e naFigura 5. As estatsticas foram anualizadas para estimar as taxas anuais de desmatamento e da degradao florestal com base nomtodo descrito no Quadro 1.

No perodo de 2000 a 2010 o sistema de monitoramento do desmatamento e de degradao florestal do Imazon estimou 169.074quilmetros quadrados de reas desmatadas no Bioma Amaznia (Tabela 1A). A rea de floresta afetada pela degradaoflorestal foi de 50.815 quilmetros quadrados, ou seja, uma rea de floresta alterada por explorao madeireira e/ou queimadasequivalente a 30% da rea convertida pelo desmatamento (Tabela 1B). O maior pico de desmatamento ocorreu em 2004 (24.446quilmetros quadrados), e a menor rea desmatada detectada em 2010 (5.496 quilmetros quadrados) (Tabela 1A). Em relao degradao florestal, o ano de 2008 registrou o maior pico com 8.396 quilmetros quadrados de florestas degradadas, ou seja,68% da rea desmatada neste ano que chegou a 12.403 quilmetros quadrados. A menor taxa anual de degradao florestaltambm ocorreu em 2010 com 3.731 quilmetros quadrados (68% do desmatamento neste ano; Tabela 1).



Tabela 1. Estimativas de taxas anuais de desmatamento (A) e degradao florestal (B) obtidas com imagens Landsat no perodode 2000 a 2010.

A srie histrica de desmatamento apresentou uma tendncia de altas taxas anuais de derrubada de florestas no perodo de 2001a 2005 (mdia de 21.893 quilmetros quadrados por ano) enquanto que a degradao florestal se manteve estvel neste perodocom taxa anual mdia de 4.627 quilmetros quadrados por ano. A partir de 2006, observamos uma tendncia de queda acentuadado desmatamento, mas com flutuaes e um ligeiro aumento na taxa anual de degradao florestal, comparado ao perodo de 2001a 2005 (Tabela 1; Figura 5). A taxa mdia de desmatamento entre 2006 e 2010 foi de 11.922 quilmetros quadrados por ano, e dadegradao florestal de 5.536 quilmetros quadrados por ano.

Os Estados que mais contribuiram com o total de desmatamento, no perodo analisado, foram o Par (35%) e Mato Grosso (31%),seguidos por Rondnia (16%) e Amazonas (10%) (Figura 5B). O Estado de Mato Grosso liderou em termos de degradaoflorestal, contribuindo com 48% do total nesse perodo. O Par segue como o segundo no ranking de degradao florestal com32%, e com menores contribuies aparecem Rondnia (7%) e o Acre (5%) (Figura 5C).

O sistema Prodes detectou uma rea desmatada de 165.310 quilmetros quadrados no mesmo perodo deste estudo, ou seja,uma rea 2% menor do que a rea desmatada (169.074 quilmetros quadrados) detectada pelo sistema do Imazon. A diferena dodesmatamento total detectado pelos dois sistemas de monitoramento muito pequena, mas entre cada ano maior, com mdiaabsoluta de 2.270 quilmetros quadrados (Figura 5). Essas diferenas podem ser explicadas pelas seguintes hipteses: escala demapeamento que mais detalhada no sistema do Imazon; incluso ou no da degradao florestal no monitoramento; e pelasdiferentes datas de imagens, entre os mtodos de anualizao (i.e., taxa anual) das medies feitas pelas imagens de satlites.Conduto, o desmatamento estimado com o Prodes e com o sistema do Imazon apresentaram uma tendncia similar de aumento dedesmatamento entre 2001 e 2005, seguido de queda acentuada entre 2006 e 2010.

Figura 5. Taxa de desmatamento e degradao florestal anual (A) e contribuies percentuais dos Estados do Bioma Amaznia

para esses processos (B e C, respectivamente).

Quadro 1 - Clculo da Taxa Anual

A taxa anual uma estimativa da rea de floresta afetada pelo desmatamento ou pela degradao florestal, num dado ano,geralmente expressa em termos absolutos (quilmetros quadrados por ano). O Brasil utiliza a data de 1 de agosto como refernciapara a estimativa da taxa anual de desmatamento. Isso significa que a taxa anual de desmatamento estimada para o perodo de 1de agosto a 31 de julho, denominado perodo de referncia, adotado tambm neste estudo. As imagens de satlite Landsat,geralmente utilizadas para monitorar a Amaznia, so adquiridas em datas que no coincidem com o perodo de refernciautilizado para a estimativa da taxa anual. Portanto, necessrio projetar as medies feitas com dados de satlite para esseperodo de referncia com mtodos matemticos.

Adotamos o mtodo proposto pela Food Administration Organization (FAO) para estimar a taxa anual de desmatamento naAmaznia (Tabela 1A). Primeiro, aplicamos o mtodo sugerido por Puyravaund (2003) para calcular a taxa percentual anual decobertura florestal perdida. A frmula assume que a rea de floresta perdida pelo desmatamento decresce ao longo do tempo deacordo com uma taxa exponencial, dada por:

onde e so as reas de floresta mapeadas nos tempos t1 e t2, expressos em ano, a partir de um ano inicial. O resultado, ,representa a taxa percentual de perda de floresta normalizada para o perodo entre (expresso em ano). De posse do valor de



possvel calcular a taxa anual de desmatamento (em km2/ano) para um dado perodo de referncia, com a seguinte equao:

Por exemplo, para e a taxa anual de desmatamento na equao (2) obtida por:

Onde a taxa calculada pela Equao 1, usando imagens obtidas durante 2000 e 2001. No exemplo acima, a rea de florestainicial projetada ou observada em 01/08/2000. Para os demais anos, a taxa anual de desmatamento, normalizada para o perodo

de referncia entre os anos e (2001,...,2010), e At-1 dado por A*t-2-Dt-1, para (2002,...,2010) (Figura 6).

Figura 6. Exemplo do processo de anualizao da taxa de desmatamento com o mtodo descrito nesta seo.

Para calcular as taxas anuais para os Estados, aplicamos uma mscara, por cena, para aplicar esse mtodo apenas nas poresde um dado Estado coberto pela cena. Para os casos em que h lacunas de imagens Landsat de um ou mais anos, usamos amesma estimativa de para todos os perodos de referncia entre as duas imagens adquiridas. Finalmente, quando odesmatamento detectado em reas no observadas, devido estarem cobertas por nuvens, em anos anteriores, essas reas so

distribudas igualmente ao longo do perodo de ocorrncia de nuvens. Por exemplo, se uma rea desmatada A [em km2] ocorre em2003 e essa rea estava sob nuvens em 2002 e 2001, assumimos que A/3 aconteceu igualmente nesses anos.

A mesma metodologia, descrita acima, foi aplicada para estimar a taxa anual de degradao florestal (Tabela 1B), descontando odesmatamento anualizado de cada perodo de referncia para obter a rea de floresta remanescente no respectivo ano.

Concluses

Os resultados do sistema de monitoramento do Imazon baseado em imagens Landsat, apresentados nesse estudo, mostramuma tendncia de desmatamento e da rea total desmatada similares com as obtidas pelo sistema de monitoramento daAmaznia, Prodes, do governo federal, no perodo de 2000 a 2010. Houve uma tendncia de aumento de desmatamentoentre 2000 e 2005, com valores mdios em torno de 22.000 quilmetros quadrados por ano, seguida de forte queda nodesmatamento entre 2006 e 2010, com mdia de quase 12.000 quilmetros quadrados por ano.

A degradao florestal afetou uma rea equivalente a 30% da rea total desmatada no perodo analisado, com uma mdia de5.536 quilmetros quadrados por ano. A degradao florestal leva ao empobrecimento da floresta em termos debiodiversidade e estoques de carbono, sendo, portanto, importante o seu monitoramento anual.O mtodo de anualizao das medies feitas com imagens de satlites, para o clculo de taxas anuais de desmatamento ede degradao florestal, um procedimento importante que deve ser aplicado nas escalas municipais para avaliao deperformance do controle de desmatamento.As polticas de controle de desmatamento na escala municipal devem incluir tambm a rea afetada anualmente peladegradao florestal como indicador para incluso na lista crtica de embargo do Ministrio do Meio Ambiente.Os prximos passos desse programa de monitoramento do Imazon incluem: a quantificao das transies possveis entre asclasses de floresta, degradao florestal e desmatamento; a modelagem das emisses de carbono associadas aodesmatamento e a degradao florestal, incluindo as classes de transio e a idade e recorrncia da degradao florestal; acaracterizao desses processos nas reas protegidas; e uma anlise do impacto da degradao florestal nas taxas oficiaisde desmatamento.

Com a possibilidade de novos dados do satlite Landast 8 (LDCM Landsat Data Continuity Mission), lanadorecentemente, o Imazon pretende continuar esse monitoramento nos prximos anos. recomendvel tambm reconstruir sries histricas de desmatamento e degradao florestal para perodos anteriores a2000, visando um melhor entendimento da relao entre esses processos e uma estimativa mais precisa das emisses decarbono histricas.Por ltimo, recomendamos o uso de imagens de radar no monitoramento de reas com frequente cobertura de nuvens, comono caso do Estado do Amap e de outras reas no mapeadas nesse projeto.

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