p Você conhece alguém que está tão envolvido com os detalhes de um problema que "não consegue ver a floresta por causa das árvores?" Os cientistas que buscam entender como as florestas se recuperam dos incêndios florestais às vezes têm o problema oposto. Os sistemas convencionais de satélite que pesquisam vastas extensões de terra queimadas por incêndios florestais fornecem úteis, informações gerais, mas pode ignorar detalhes importantes e levar os cientistas a concluir que uma floresta se recuperou quando ainda está nos estágios iniciais de recuperação. p De acordo com uma equipe de ecologistas do Laboratório Nacional Brookhaven do Departamento de Energia dos EUA, uma nova técnica que usa uma combinação de métodos de sensoriamento remoto de resolução muito mais alta fornece uma imagem mais precisa e detalhada do que está acontecendo no solo. Em um artigo que aparecerá na edição de junho de 2018 da revista Remote Sensing of Environment, eles descrevem como usaram imagens de satélite de resolução muito mais alta e medições aéreas coletadas pela NASA para caracterizar uma área florestal danificada por um incêndio florestal de 2012 que se espalhou para o terreno do Laboratório.

p "Ser capaz de quantificar a relação entre a recuperação da floresta e a severidade das queimadas é uma informação crítica para entendermos a dinâmica da floresta e o sequestro de carbono, "disse Ran Meng, um pós-doutorado associado no grupo de pesquisa Terrestrial Ecosystem Science &Technology (TEST) do Brookhaven Lab e autor principal do artigo. "Este trabalho mostra que usando medições de sensoriamento remoto mais avançadas com imagens espectrais de alta resolução e LiDAR - uma técnica que nos permite medir a estrutura física 3-D da floresta - podemos caracterizar os efeitos do fogo e monitorar a recuperação pós-incêndio mais precisamente, " ele disse.

p Alistair Rogers, líder do grupo TEST adicionado, "Este trabalho é um bom exemplo do valor da alta resolução, multissensor, sensoriamento remoto. A nova combinação de dados desses sensores permitiu um entendimento mais profundo de uma questão ecológica desafiadora e fornece uma nova ferramenta para o manejo florestal. "

p Nível do solo, dados de satélite incompatíveis

p Meng observou a necessidade de medições remotas aprimoradas como um estudante de graduação antes de vir para Brookhaven. Ao rastrear a recuperação da vegetação após incêndios florestais no oeste da montanha e na Califórnia, suas observações no terreno não correspondiam ao convencional, medidas de satélite de resolução moderada (como as obtidas pelo Landsat) estavam aparecendo.

p "Fazendo estudos de campo, medimos os parâmetros e recursos da árvore, e podemos ver se a copa - a parte do ecossistema formada pelas copas das árvores - é saudável, ou se houver apenas rebrota no nível do solo, "Meng disse.

p Os cientistas precisam ser capazes de distinguir este crescimento de "sub-bosque" (por exemplo, arbustos e gramíneas) do dossel para determinar se a floresta realmente se recuperou ao seu estado anterior ao fogo.

p “Em termos de gestão de florestas e compreensão de quanto carbono é armazenado nesses sistemas e como eles sustentam a biodiversidade e mudam ao longo do tempo, as copas das árvores são o que importa, "explicou Shawn Serbin, Supervisor de Meng em Brookhaven.

p Mas imagens de satélite tradicionais, que tem sido usado para estudar grandes incêndios florestais desde os anos 1970, não consegue distinguir o dossel do sub-bosque, Serbin observou. Ele produz imagens com tamanhos de pixel muito maiores - quadrados com lados medindo cerca de 30 metros ou mais - e apenas mede em alguns "canais, "ou cores / comprimentos de onda de luz refletidos, sem senso de profundidade.

p "Então, se um incêndio passar e, em seguida, um grupo de plantas herbáceas que são muito verdes brotar no sub-bosque recém-exposto, um sistema de satélite tradicional veria tudo isso de uma vez - um padrão geral de verde - e confundiria isso como uma demonstração de que 'a vegetação se recuperou, 'mesmo quando ainda há árvores totalmente queimadas no chão, "Serbin disse.

p "Claramente, precisamos de uma maneira de entender mais detalhadamente como a floresta se recupera em termos de árvores de dossel sem ter que realizar estudos de solo maciços, o que seria muito demorado e trabalhoso, "acrescentou - ou, como disse Meng, "missão Impossível."

p Uma oportunidade fortuita

p Felizmente, tecnologias de sensoriamento remoto percorreram um longo caminho desde a década de 1970, particularmente nos últimos 10 anos. E graças a uma colaboração contínua com cientistas do Goddard Space Flight Center da NASA e à disponibilidade de imagens de satélite comercial de alta resolução, Meng e Serbin tiveram a chance de experimentar essas tecnologias atualizadas e comparar os resultados com as observações do solo.

p Seu ambiente de teste era uma faixa de floresta em seu próprio quintal que havia sido danificada quando um incêndio florestal em Long Island Pine Barrens se espalhou por uma parte não desenvolvida da propriedade do Laboratório de Brookhaven em abril de 2012. Meng primeiro usou imagens comerciais de resolução fina adquiridas pela National Geospatial - Agência de Inteligência (NGA), coletados antes e depois do incêndio, para criar um mapa de alta resolução da gravidade da queimadura (publicado anteriormente). Então, ele usou este mapa para sobrepor medições detalhadas das características da floresta que extraiu de imagens de sensoriamento remoto coletadas pela equipe de Goddard da NASA em 2015. Ao comparar os dados remotos de alta resolução com suas próprias observações no solo, Meng e Serbin puderam testar se as novas tecnologias estavam transmitindo uma representação precisa de como as árvores estavam se recuperando nas diferentes áreas de severidade de queimadas.

p “Esta foi uma oportunidade de estudar a dinâmica florestal de uma forma inédita, "Serbin disse.

p Os instrumentos aerotransportados da NASA incluíam câmeras para fotografia digital de altíssima resolução (com pixels medindo um metro quadrado em vez dos pixels de 30 x 30 metros usados ​​por satélites convencionais); imagem "hiperespectral" (para captar a luz em aproximadamente 100 cores); geração de imagens por infravermelho térmico (para medição de calor); e LiDAR (que opera como um detector de velocidade de radar - disparando feixes de luz quase infravermelha e medindo quanto tempo eles levam para retornar para medir a distância, ou neste caso, profundidade na floresta).

p Como esses instrumentos fazem suas medições simultaneamente, os cientistas podem rastrear exatamente qual cor (mesmo variações sutis de verde) é refletida de volta, e de que profundidade na floresta - tudo com resolução de um metro.

p “Isso pode nos dar muito mais informações e reduzir nossas incertezas para entender a dinâmica da floresta e as consequências do fogo, "Meng disse.

p Os dados estruturais de alta resolução e 3-D foram capazes de diferenciar o dossel do sub-bosque e deram aos cientistas uma representação precisa da recuperação da floresta em relação à severidade das queimadas que correspondia ao que eles estavam vendo no solo.

p Em vez de uma taxa de recuperação que aumentou com o aumento da gravidade da queimadura, como os dados de satélite convencionais - obscurecidos pelo novo crescimento do sub-bosque - sugeriram, os dados de alta resolução mostraram uma taxa de recuperação crescente para árvores de dossel até um certo limite.

p "Antes que eles atinjam um certo limite de dano, as árvores podem se recuperar - crie novos galhos. Mas depois que eles alcançam esse ponto crítico, eles são mortos e não podem se recuperar. Eles têm que começar do zero e vai demorar muito, "disse Meng. Enquanto isso, novas espécies de sub-bosque aproveitando a luz do sol e podendo atingir o solo através da copa esgotada, rapidamente tomam seu lugar.

p Vendo diferenças de espécies remotamente

p Os cientistas foram até mesmo capazes de detectar diferenças quantitativas nas taxas de recuperação entre as diferentes espécies no dossel.

p "Aqui no Laboratório, temos um exemplo simples de pinheiros vs. carvalhos. O pinho tem uma forma cônica com finas, bem embalado, agulhas verde-escuras. O carvalho tem uma estrutura arredondada com folhas largas de cor mais clara. Eles também têm uma química e um conteúdo de água diferentes. Tudo isso muda a maneira como eles refletem a luz, para que cada um tenha uma "assinatura espectral" única que podemos identificar com essas novas tecnologias, "Serbin disse.

p Os cientistas usaram técnicas de aprendizado de máquina para treinar computadores a reconhecer as características espectrais e estruturais únicas, de forma que pudessem diferenciar entre essas e outras espécies.

p "Usando um sistema de imagem de satélite tradicional, seria impossível distinguir essas espécies. Mas agora, pela primeira vez, podemos usar nossa nova tecnologia para quantificar essas respostas em grandes áreas e por um tempo mais longo do que nunca, "Meng disse.

p Aplicando o conhecimento

p Além de fornecer informações sobre a saúde de Long Island Pine Barrens, o método deve funcionar para melhorar as avaliações remotas de danos por incêndio e recuperação em diferentes tipos de florestas, e particularmente em áreas remotas onde os estudos de campo são impraticáveis.

p "Achamos que esse método deve ser aplicado em todo o mundo. Achamos que é adaptável, e os dados estão disponíveis publicamente, para que pudéssemos aumentar isso, "Serbin disse.

p Compreender os detalhes da dinâmica da floresta ajudaria a informar as estratégias de manejo florestal, como quando e onde realizar uma queima controlada para limitar o acúmulo de combustível para incêndios florestais, ou para identificar onde novas árvores - e quais tipos - devem ser plantadas para manter a biodiversidade. Também forneceria dados para modelos projetados para prever como os ecossistemas florestais responderão a outros tipos de desafio, como secas ou mudanças climáticas.

p “As pessoas encarregadas de projetar como os ecossistemas vão responder às mudanças no futuro precisam de informações muito detalhadas sobre a dinâmica das florestas e da vegetação para seus modelos, "Disse Serbin." Aprendemos que a estrutura da vegetação está altamente relacionada à quantidade de carbono que pode ser armazenado nesses ecossistemas, e que os ecossistemas com maior biodiversidade armazenam mais carbono. Portanto, a capacidade de avaliar a biodiversidade e a estrutura da floresta será muito importante para a construção desses modelos. "