Descrição
A restauração ecológica é uma estratégia fundamental para a recuperação de serviços ecossistêmicos e a mitigação das mudanças climáticas. No entanto, o monitoramento tradicional, embora essencial, frequentemente enfrenta limitações de custo e escalabilidade. Este estudo propõe e testa um fluxo de trabalho digital e acessível, concebido para complementar as metodologias de campo consolidadas, para o monitoramento multitemporal de áreas em restauração na Mata Atlântica. A metodologia foi aplicada em uma área piloto de 14 hectares no município de Monte Alegre do Sul-SP, utilizando drone modelo DJI Mavic 3M sem correção de posicionamento em tempo real (Real Time Kinematic - RTK) e ferramentas de código aberto. A partir de imagens RGB, geraram-se ortomosaicos, modelos digitais de terreno e de superfície e, subsequentemente, o modelo de altura do dossel (Canopy Height Model - CHM). Na plataforma Google Earth Engine (GEE), implementou-se um pipeline automatizado que integra as bandas RGB, o CHM e métricas de textura derivadas da matriz de coocorrência de níveis de cinza (Gray Level Co-occurrence Matrix - GLCM) para alimentar um classificador Random Forest. Os resultados iniciais referentes à linha de base (pré-restauração) demonstraram a capacidade do método em distinguir classes relevantes (vegetação nativa, gramínea exótica e solo exposto), com alta acurácia (94,87%) e concordância (Índice Kappa = 0,916). O fluxo permitiu mapear a estrutura inicial da vegetação, identificando remanescentes florestais e áreas prioritárias para intervenção, fornecendo um diagnóstico espacialmente explícito para a gestão adaptativa do projeto. Os resultados preliminares indicam o potencial da ferramenta, que é adaptável e passível de aprimoramento contínuo. A próxima etapa do trabalho, que incluirá a análise multitemporal com dados de 16 meses pós-plantio, será fundamental para validar a eficácia do fluxo proposto em capturar a dinâmica temporal da restauração e consolidar a sua aplicabilidade. O código-fonte do GEE será disponibilizado para garantir transparência, fomentar a replicabilidade e o desenvolvimento da metodologia pela comunidade.
| Selecione a modalidade do seu trabalho | Resumo Simples |
|---|
