Dentre as diferentes áreas usuárias do sensoriamento remoto, a ecologia da paisagem é uma que tem se beneficiado muito dessa técnica, sobretudo nos estudos voltados para a classificação e caracterização da vegetação. Sensores passivos – responsáveis apenas pela recepção da energia solar – e de resolução intermediária – com detalhes na ordem de 30m a 250m – são capazes de determinar a estrutura horizontal da paisagem, mas não possibilitam obter informações da estrutura vertical da vegetação. Por outro lado, sensores ativos –responsáveis pela emissão e recepção de energia –, como os radares e o laser, possibilitam a quantificação das dimensões verticais e volumétricas da cobertura vegetal, facilitando que se estime a sua estrutura tridimensional em larga escala, gerando informações importantes para os estudos relacionados à biodiversidade e habitat, como a densidade e a estratificação da floresta.
O LiDAR (do inglês, Light Detection and Ranging) é uma tecnologia óptica de sensoriamento remoto cujo princípio se baseia na emissão e recepção de um feixe de laser a partir de uma plataforma, que pode ser aérea, terrestre ou orbital, gerando uma nuvem de pontos tridimensionais. O laser óptico começou a ser utilizado em sensoriamento remoto na década de 1960 e, inicialmente, ficava atrelado a plataformas espaciais, objetivando o monitoramento atmosférico e oceanográfico. Aplicações direcionadas ao mapeamento da superfície terrestre com o seu uso associado a plataformas aéreas (inicialmente aviões e, mais recentemente, incluindo drones) tiveram início apenas na década de 1970, mas somente a partir dos anos 1990 foi possível trabalhar com áreas maiores.
Entre os produtos mais comuns derivados do LiDAR estão os que representam a superfície física do terreno e as elevações presentes nesta superfície em forma digital – como edificações, árvores etc. Em função da sua capacidade de penetração no dossel da floresta, possibilita a geração de modelos digitais do terreno (MDT) que superam as limitações de outras tecnologias em áreas florestadas. Mas não é somente este modelo que pode ser gerado. Tem-se também o modelo digital de superfície (MDS), que considera as alturas dos objetos sobre o terreno. É muito comum calcular a diferença entre estes dois modelos (MDS-MDT) para gerar um modelo de altura das copas da floresta, importante na estimativa de sua estrutura.
A geração desses modelos é feita a partir da filtragem e processamento dessa nuvem tridimensional de pontos, de maneira a separar estes pontos de forma estratificada, desde o topo da floresta até o terreno, como se fosse uma grande tomografia. É possível, assim, escanear a floresta considerando os diferentes arranjos em seu interior, como a presença de sub-bosque, afloramento de rochas nuas (matacão), material derrubado. Este conhecimento tem sido usado para a investigação de vulnerabilidades e risco. Cada modelo é na verdade uma matriz de pontos regularmente espaçados, gerados por interpolação dos pontos originais, devidamente filtrados. Normalmente, são representados em uma escala de cores que facilita a compreensão da variação das altimetrias ou das alturas.
Dentre as florestas, a complexidade de investigação ainda é maior no caso de áreas de mangue, considerando a dificuldade de acesso, o alto teor de umedecimento no solo e a presença de raízes aéreas muito altas. Quando as áreas apresentam alta densidade, tanto no fechamento de copas quanto de sub-bosque, as chances de penetração do feixe na floresta são reduzidas, gerando uma quantidade menor de pontos que alcançam o solo. Essas áreas ainda apresentam complexidade extra para o planejamento de voo por exigirem um maior detalhamento e cuidados, pelo fato de terem uma variação topográfica pequena e pela necessidade de acompanhamento das condições de maré, o que pode interferir muito nos resultados.
Apesar das potencialidades cada vez mais estudadas dos dados provenientes do LiDAR em estudos florestais, ainda se observam poucas iniciativas de investigação em áreas de mangue, principalmente no Brasil, por causa dos altos custos associados a estes levantamentos.
Carla Madureira Cruz
Departamento de Geografia
Instituto de Geociências
Universidade Federal do Rio de Janeiro
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