MAPEAMENTO DA SUPERFÍCIE DE ÁGUA: SÍNTESE DO MÉTODO

Aqui apresentamos uma síntese do método desenvolvido e aplicado no MapBiomas Água. Para maiores detalhes metodológicos acesse o ATBD (Documento Base da Teoria do Algoritmo) neste LINK.

• 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 de uso e cobertura da terra dos biomas brasileiros, adicionando informações de ocorrência de áreas úmidas e 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 até 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 2022, na escala mensal, com mais de 190 mil cenas Landsat processadas e analisadas na plataforma Google Earth Engine.

• Organização e Base de Dados

A  coordenação geral do MapBiomas Água é conduzida pelo Imazon e WWF-Brasil e coordenação técnica e operacional pela Geokarten. A reconstrução da série histórica mensal de superfície de água foi conduzida por especialistas de todos os biomas brasileiros, com a liderança das seguintes instituições: Imazon (bioma 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.

O desenvolvimento do painel de controle (dashboard) do MapBiomas Água foi conduzido pela Geodatin e contou com relevantes contribuições do grupo de trabalho do MapBiomas Água e de usuários da plataforma em um processo de design thinking.

Foram produzidos quatro tipos de produtos pelo MapBiomas Água: 

1) Mapas mensais e anuais de superfície de água;

2) Mapas de transições de superfície de água entre as classes “Água” e “Não Água”. Esse produto foi processado com base no dado de superfície de água anual;

3) Mapas de tendência (acréscimo e decréscimo) de superfície de água. Esse produto foi calculado a partir dos dados de superfície de água mensal em grids de 5 km x 5 km;

4) Mapas de tipos de corpos hídricos: naturais, antrópicos, hidrelétrica e mineração. 

O dashboard (https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/agua) é composto por mapas, estatísticas e ferramentas para visualização, análises e acesso aos dados. É possível visualizar os dados na escala anual e mensal, além de obtê-los em 17 recortes territoriais diferentes, incluindo os reservatórios da base de dados da Agência Nacional de Águas (ANA). Por fim, o dashboard também disponibiliza um link de acesso a API dos dados do MapBiomas Água.

• 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.

Descrição das etapas de classificação:

1. 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 pixel da imagem Landsat, para os componentes de Vegetação, Vegetação Não-Fotossinteticamente Ativa (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 porcentagem do componente de Sombra no pixel. As borda de lagos, rios e ambientes úmidos, como as várzeas, apresentam uma mistura de Sombra (água), Vegetação e Solo, o que permite detectar água em ambientes com estes tipos de materiais.

2. Classificação de Superfície de Água: É baseada nas bandas composicionais do MEM e em regras de decisão fuzzy para obter mapas de associação (Membership de água) de ocorrência de água no pixel Landsat. Os mapas mensais foram obtidos combinando os valores de Membership de água para: i) um determinado mês (detecção) onde se consideram água os pixels com valor > 0,67; ii) decendial do mês em análise e médio do ano (inclusão) onde se consideram água os pixels com valor > 0,5; iii) médio do ano (exclusão) pixels com valores < 0,35. A Figura 2 ilustra o processo de classificação mensal.

Figura 2. Exemplo de detecção, inclusão e exclusão de informação aplicados para o mapeamento de superfície de água mensal.

3. Classificação de corpos hídricos. Para a classificação dos corpos hídricos são utilizadas informações extraídas do mapeamento anual de superfície de água, incluindo: i) a primeira e a última ocorrência de corpo hídrico no ano, ii) a frequência total da superfície de água (na série histórica) e iii) 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 Águas (ANA) e de Mineração (fonte: MapBiomas Coleção 6 – Mineração). Os segmentos de corpos hídricos foram classificados com o algoritmo random forest nas seguintes classes: Naturais, Hidrelétricas, Antrópicos (pequenas represas, piscicultura entre outros) e Água em Mineração. Incluímos também a classe “Falsos positivos”, como produto da classificação dos segmentos de superfície de água. Esta informação foi usada para remover os casos de falsos positivos que permaneceram nos mapas de superfície de água mensais e anuais. 

4. Análise de Acurácia do Mapeamento: A análise de acurácia dos dados de classificação anual de água foi conduzida utilizando como referência os pontos de validação do MapBiomas Cobertura e Uso da Terra coletados pelo LAPIG/UFG (também em escala anuall, para mais informações: https://mapbiomas.org/pontos-de-validacao). A classe “Rio, Lago ou Oceano” foi considerada como superfície de água. Foi aplicado o método de estratificação de amostras baseado em classes de frequência de água anual e distância em relação ao próximo corpo d’água, na tentativa de reduzir o erro amostral da acurácia do produtor. As classes de frequência de água e distância utilizadas foram:

• – Permanente: aparece mais de 90% no mapa anual e pelo menos uma vez nos últimos três anos);
• – Intermitente: aparece entre 50% e 89% de frequência no mapa anual;
• – Infrequente: aparece entre 10% e 49% de frequência no mapa anual;
• – Solo: aparece menos de 10% de frequência na série temporal (1985-2022);
• – 250 metros de distâncias ao próximo corpo d’água.
• – 500 metros de distâncias ao próximo corpo d’água.
• – 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. Número de amostras (pontos) por bioma.

Tabela 2. Área (km²) de cada estrato em cada 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, Mata Atlântica no início da série temporal e principalmente o 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 devem ser considerados exploratórios e de caráter preliminar.

Figura 3. Acurácias do usuário e do produtor para classe “água” por bioma e por ano.