Dinâmica da fragmentação da Floresta Amazônica no Estado de Rondônia

Abstract

Resumo: A Floresta Amazônica vem sendo acometida por desmatamento e fragmentação da sua floresta há muitos anos, tendo o estado de Rondônia um dos mais altos índices de desmatamento da região, sendo que parte da sua cobertura florestal se encontra em processo de regeneração. Neste âmbito, este trabalho teve como objetivo analisar o desempenho da plataforma Google Earth Engine para mapeamento de grandes extensões de área com o intuito de diferenciar os estágios sucessionais da floresta empregando técnicas de aprendizado de máquina, bem como analisar as áreas de regeneração florestal na contribuição para o padrão espacial morfológico e conectividade da paisagem no estado de Rondônia. Para isso utilizouse a plataforma do Google Earth Engine para a classificação das imagens derivadas da coleção Landsat 5 e Landsat 8, nível 1 - Topo da atmosfera (TOA) dos anos de 2008, 2010, 2013, 2015 e 2018 utilizando o classificador supervisionado de aprendizado de máquina Random Forest para diferenciar 3 estágios de sucessão da floresta. Posteriormente foi realizada a análise da paisagem do estado de Rondônia com o incremento das áreas de regeneração florestal e sem o incremento das áreas de regeneração florestal no programa GuidosToolbox, gerando a Análise morfológica de padrões espaciais (MSPA), o Índice de Área Conectada Equivalente (ECA) e Diferença de Probabilidade da Conectividade (dPC). Os resultados revelaram que o padrão do estado de Rondônia é de grandes manchas de habitat florestal em pequenos números, correspondendo a grande parte de habitat florestal do estado e pequenas manchas de habitat florestal em grande número. Nesse sentido, a paisagem com o incremento em regeneração florestal não apresentou diferença expressiva nas classes de padrão espacial morfológico e maior diferença nos índices de conectividade. Conclui-se, portanto, que a plataforma Google Earth Engine viabilizou a diferenciação dos estágios sucessionais da Floresta Amazônica do estado de Rondônia e assim inferir que as áreas de regeneração do habitat florestal contribuíram pouco para paisagem, no entanto, apresentaram melhorias, principalmente em sua conectividade. Palavras-chaves: Random Forest. Regeneração. Classificação. Habitat Florestal.

Abstract: The Amazon Rainforest has been affected by deforestation and fragmentation of its forest for many years, the state of Rondônia having one of the highest rates of deforestation in the region, and part of its vegetation cover is in the process of regeneration. Within this scope, the research aimed to analyze the performance of the Google Earth Engine platform for mapping large areas in order to differentiate the successional groups of the forest using machine learning techniques and forest regeneration areas to evaluate their contribution in the spatial morphological pattern and connectivity of the landscape of the state of Rondônia. To achieving that goal, it was used the Google Earth Engine platform to classify images derived from the Landsat 5 and Landsat 8 level 1 - Top of the Atmosphere (TOA) collection from the years 2008, 2010, 2013, 2015 and 2018, using the classifier supervised by the learning of Random Forest machine to differentiate 3 stages of forest succession. Subsequently, an analysis of the landscape of the state of Rondônia with the increase of forest regeneration areas and without the increase of forest regeneration areas on the GuidosToolbox program that generated a Morphological Spatial Pattern Analysis (MSPA), the Equivalent Connected Area Index (ECA) and Probability of Connectivity (dPC). Revealing that the state pattern is large patches of forest habitat in few amounts, corresponding to a large part of state forest habitat and small patches of forest habitat on a lot. In this regard a landscape with increasing forest regeneration did not show any significant difference in the classes of spatial morphological pattern and greater difference in the connectivity indexes. In conclusion, Google Earth Engine platform made it possible to differentiate sucessional stages in the Amazon Rainforest of the state of Rondônia and infer that areas of forest habitat regeneration contributed a few to the landscape, however, it showed improvements mainly in its connectivity. Keyword: Random Forest. Forest Regeneration. Classification. Forest Habitat.