Caracterização funcional ecossistêmica de áreas úmidas costeiras a partir de indicadores obtidos por dados de satélite - Belloli, Tássia Fraga (2025)
As Áreas Úmidas (AUs) estão entre os ecossistemas mais valiosos do planeta devido a sua alta produtividade biológica, rica biodiversidade e funções ecológicas que oferecem diversos serviços ecossistêmicos, como a absorção de CO2 pela biomassa e solos, contribuindo para mitigar as mudanças climáticas. Os fatores antrópicos, ambientais e climáticos impactam as AUs simultaneamente, em diversas escalas espaçotemporais. Assim, conhecer, caracterizar e mensurar as funções ecossistêmicas de produção primária, biomassa e estoques de carbono na vegetação contribui para preservar as AUs. Dados de sensoriamento remoto (SR) estimam e mapeiam com eficácia estas funções ecossistêmicas usando diversas técnicas, mas ainda há desafios e fatores para explorar visando aprimorar sua eficiência nessa abordagem em AUs. O objetivo geral desta tese é estimar e caracterizar as funções ecossistêmicas de produção primária e armazenamento de biomassa e carbono na vegetação das AUs na Planície Costeira do Rio Grande do Sul (PCRS), utilizando indicadores funcionais obtidos por dados de satélite, com vistas ao aprimoramento das predições e caracterizações. Para isso, utilizamos dois modelos preditivos com dados de Biomassa Acima do Solo (AGB) e Carbono Orgânico na biomassa (Corg) coletados em campo e dados dos satélites PlanetScope e Sentinel-2: i) análise de correlação e modelo de regressão linear (RL); ii) modelo de regressão Random Forest (RF) com diferentes tratamentos que envolveram os valores amostrais de AGB e Corg dimensionados para três diferentes tamanhos de parcela e os mesmos submetidos à normalização logarítmica natural (LN). Usamos uma abordagem de caracterização funcional baseada em três anos de imagens do satélite Landsat 8 e dois anos do satélite Sentinel-2 sob influência dos eventos climáticos El Niño e La Niña. Foram calculados os índices de vegetação NDVI e CO2FLUX, derivadas métricas e classes, respectivamente, de Atributos e Tipos Funcionais de Ecossistemas (AFEs e TFEs). Também realizamos Análise de Correspondência (AC) para relacionar os TFEs às distintas tipologias de AUs nas regiões Interna e Externa da PCRS. Realizamos análise de mudanças na cobertura e uso da terra nas AUs entre 1985 e 2021 e caracterização físico- químicas dos solos para identificar diferenças regionais e tipológicas nas AUs, visando ampliar a compreensão da diversidade funcional ecossistêmica da área de estudo. Como resultados, a regressão RF mostrou maior precisão (R² = 0,85 e 0,79; RMSE = 157,26 g/m² e 57,38 g/m² para AGB e Corg, respectivamente) em comparação a regressão RL com dados do S2 (R² = 0,46 e 0,45; RMSE = 166,73 g/m² e 67,47 g/m² para AGB e Corg). Além disso, avaliar a normalização e diferentes tamanhos das parcelas, contribuiu para estimativas mais precisas. De modo geral, os erros de estimativa diminuíram com tamanho de parcelas maiores nos modelos S2. Os índices CO2Flux e SPRI foram preditores espectrais essenciais nos modelos mais acurados. Na caracterização funcional, o IV CO2Flux melhorou a percepção da diversidade funcional espacial nas AUs inundadas e nas diferentes tipologias de AUs, demonstrando ser mais eficaz para a abordagem funcional em AUs em comparação ao NDVI. O comportamento funcional das AUs está relacionado às suas características ambientais, hidrogeomorfológicas, fitofisionômicas, a dinâmica de uso e ocupação da terra e é influenciado por eventos climáticos. Além de gerar dados e contribuir para o conhecimento das AUs da PCRS, o conjunto de resultados e avanços metodológicos deste estudo oferece diretrizes para uma avaliação funcional melhorada e identificação das AUs, com potencial contribuição para a gestão e conservação dos ecossistemas de AUs costeiras.