Método MapBiomas Água
MAPEAMENTO DA SUPERFÍCIE DE ÁGUA: síntese do método
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Apresentação
O objetivo do MapBiomas Água é prover dados mensais e anuais de dinâmica de água superficial e de corpos hídricos para todo o território nacional desde 1985, e discriminar os corpos hídricos naturais e antrópicos (pequenas e grandes represas e água em áreas de mineração). Além disso, o mapeamento de superfície de água fornecerá mais detalhes para o mapa anual do uso e cobertura da terra dos biomas brasileiros, adicionando informações de ocorrência de áreas úmidas, maior detalhamento de pequenos corpos hídricos (i.e, > 0.5 ha).
O mapeamento de superfície de água no Brasil utilizou todas as cenas do satélite Landsat com menos 70% de cobertura de nuvens, na resolução espacial de 30 metros. O mapeamento foi conduzido na escala de sub-pixel, com modelo espectral de mistura (MEM), e regras de classificação empíricas baseadas em lógica fuzzy. O mapeamento compreendeu o período de 1985 a 2021, na escala mensal, com um total de 184.558 cenas Landsat processadas (média de 5.126 por ano) e analisadas na plataforma Google Earth Engine.
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Organização e Base de Dados
A coordenação geral do MapBiomas Água é conduzida pelo Imazon e pelo WWF-Brasil, e a coordenação técnica e operacional pela Geokarten. A reconstrução da série histórica mensal de superfície de água foi conduzida por especialistas de todos os biomas com liderança das seguintes instituições: Imazon (biomas Amazônia e Pantanal), Geodatin (Caatinga), Solved (Mata Atlântica), Geokarten (Pampa) e IPAM (Cerrado). Contamos também com valiosos insumos para o mapeamento e validação dos resultados da ArcPlan (Pantanal e Mata Atlântica). O algoritmo de mapeamento de superfície de água e de corpos hídricos foi originalmente desenvolvido pelo Imazon, e aperfeiçoado nesta primeira etapa de trabalho do MapBiomas Água (ver detalhes no ATBD).
O desenvolvimento do painel de controle (dashboard) do MapBiomas Água contou com relevantes contribuições de usuários em um processo de design thinking. O desenvolvimento do dashboard foi conduzido pela Geodatin com contribuições significativas do grupo de trabalho do MapBiomas Água e insumos do processo de design thinking.
Foram produzidos quatro tipos de produtos pelo MapBiomas Água:
1) Mapas de frequência de ocorrência mensal de superfície de água;
2) Mapas de transições de superfície de água para outras classes de uso e cobertura da terra;
3) Mapas de tendência (de acréscimo e decréscimo) de superfície de água; e
4) Mapas de tipos de corpos hídricos.
O dashboard é composto por mapas, estatísticas e ferramentas para visualização, análises e para acesso aos dados.
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Método
O diagrama abaixo ilustra as principais etapas no processo de classificação da superfície de água e de corpos hídricos no Brasil (Figura 1).
Figura 1. Etapas da classificação da superfície de água e corpos hídricos.
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Pré-processamento: consiste na seleção de cenas Landsat dos sensores: Landsat 5 Thematic Mapper (TM), Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) e Landsat 8 Operational Land Imager (OLI); na aplicação de máscara de nuvem e sombra em cada cena, e na exclusão de cenas com mais de 70% de cobertura de nuvens. As bandas espectrais do visível e do infravermelho próximo e médio foram selecionadas para a aplicação do Modelo Espectral de Mistura (MEM). O resultado do MEM é um conjunto de bandas composicionais, de cada píxel da imagem Landsat, para os componentes de Vegetação, Vegetação Não-Fotossinteticamente (do Inglês, NPV), Solo, Sombra e Nuvem. A água comporta-se como um corpo escuro (i.e., baixa reflectância) nas imagens Landsat e, por isso, apresentam alta percentagem do componente de Sombra no pixel. Borda de lagos, rios e ambientes úmidos (várzeas apresentam uma mistura de Sombra (água), Vegetação e Solo no pixel, o que permite detectar água em ambientes com estes tipos de materiais.
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Classificação de Superfície de Água: Foi baseada nas bandas composicionais do MEM em regras de decisão fuzzy para obter mapas de probabilidades de ocorrência de água no pixel Landsat. Os mapas mensais foram obtidos combinando o mapa de probabilidade média de ocorrência de água, em um dado mês, com probabilidade decadal do mês e média a probabilidade do ano. Píxeis com baixa probabilidade média anual (i.e., > 0,35) são excluídos, com probabilidade entre 0,35 e >0,5 são considerados como efêmeros (para serem considerados como água somente se a probabilidade no mês for >0,67), e com valores >0,5 de probabilidade anual e decadal são considerados com água para preenchimento de lacunas de dados. A Figura 2 ilustra o processo de classificação mensal.
Figura 2 - Exemplo de detecção e preenchimento de lacunas de informação (devido à nuvens) aplicados para o mapeamento de superfície de água mensal.
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Classificação de corpos hídricos. O mapeamento de corpos hídricos foi utilizado em informações extraídas do mapeamento anual, incluindo: a primeira e última ocorrência do corpo hídrico no ano, a frequência total da superfície de água (na série histórica) e a frequência anual. Essas informações foram organizadas em dados matriciais e utilizadas em um algoritmo de segmentação de objetos. O próximo passo foi extrair atributos de mapas auxiliares de represas da base de dados da Agência Nacional de Água (ANA) e de Mineração (fonte: MapBiomas Coleção 6 - Mineração). Os segmentos de corpos hídricos foram classificados com o algoritmo random forest nas seguintes classes de corpos hídricos: Naturais, Hidrelétricas, Pequenas Represas e Água em Mineração. Incluímos também a classe "Falsos positivos", como produto da classificação dos segmentos de superfície de água. Essa informação foi usada para remover os casos de falsos positivos que permaneceram nos mapas de superfície de água mensais e anuais.
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Análise de Acurácia do Mapeamento
A análise de acurácia foi conduzida para os dados de classificação anual de água utilizando os dados de referência do MapBiomas coletados pelo LAPIG/UFG (também em escala anual). A classe “Rio, Lago ou Oceano” foi considerada com superfície de água. Aplicamos um método de estratificação de amostras baseado em classes de frequência de água anual, na tentativa de reduzir o erro amostral da acurácia do produtor. As classes de frequência de água foram:
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Permanente (aparece + de 90% no produto anual e pelo menos uma vez nos últimos três anos).
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Intermitente (aparece com 50% a 89% de frequência no produto anual).
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Infrequente: (aparece entre 10% e 49% de frequência no produto anual).
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Solo: menos de 10% de frequência na série temporal.
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250 metros de distâncias ao próximo corpo d'água.
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500 metros de distâncias ao próximo corpo d'água.
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5.000 metros de distâncias ao próximo corpo d'água.
O número total de amostras por bioma, obtido pelo desenho amostral descrito acima, é apresentado na Tabela 1, e a distribuição das amostras por estrato na Tabela 2.
Tabela 1. Distribuição de amostras por bioma para análise de acurácia do mapa anual de superfície de água.
Tabela 2. Distribuição das amostras de referência de cada estrato por bioma.
As acurácias do usuário e do produtor (Figura 3) ficam geralmente acima de 75% para o mapeamento anual de superfície de água, podendo chegar a até 90% em alguns anos. As exceções foram a Caatinga a partir de 2010 e para Mata Atlântica no início da série temporal, e principalmente no Pantanal, onde a acurácia do usuário ficou abaixo de 50% para toda série. Esses resultados são preliminares porque os dados de referência utilizados nestas análises não foram obtidos para o propósito de mapeamento de superfície de água. Podem haver divergências, por exemplo, entre as datas utilizadas para gerar o dados de referência (baseados em imagem Landsat) e o resultado integrado de superfície de água anual, que não é baseado em uma única data no ano. Há grande irregularidade interanual da acurácia para praticamente todos os biomas indicando também que efeitos sazonais de superfícies de água não são capturados nos dados de referência. Portanto, estes resultados preliminares devem ser considerados exploratórios e de caráter preliminar.
Figura 3. Resultados preliminares da acurácia do mapeamento de superfície de água anual por bioma no Brasil.