Como montar um mapa da vegetação do mundo a partir de dados satelitais
Mapa da vegetação do mundo não é um arquivo único que você baixa e resolve. É um processo de sobreposição de camadas: sensoriamento remoto, classificação de cobertura do solo, validação com dados de campo e ajuste fino. Já fiz isso três vezes com escopos diferentes, e a primeira vez levei dois meses porque eu subestimava a quantidade de correção necessária. A segunda levou três semanas. A terceira, cerca de oito dias, porque eu já sabia onde os dados falham. O primeiro passo é escolher a fonte de dados. O MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) oferece o produto MCD12Q1 com classificações de tipo de cobertura do solo em resolução de 500 metros. O Leaf Area Index e o EVI do mesmo sensor ajudam a distinguir florestas densas de savanas fechadas. A NASA fornece isso gratuitamente pelo Land Processes Distributed Active Archive Center. Dados mais recentes vêm do Sentinel-2, com resolução de 10 metros para bandas multiespectrais. Custa nada, mas exige mais poder computacional.
Eu costumo começar com MODIS porque a resolução é suficiente para mapeamento continental e o volume de processamento é gerenciável. Para análise regional ou local, Sentinel-2 entra na fila. Ambas as fontes exigem download em formatos HDF5 ou GeoTIFF, o que significa que você precisa de pelo menos 50 GB de espaço livre para cobrir o planeta inteiro em várias datas ao longo de um ano.
O que existe no mapa da vegetação do mundo
Os sistemas de classificação mais usados são o Holdridge, que considera temperatura, precipitação e altitude para definir zonas de vida, e o sistema de biomas do WWF, baseado em espécies dominantes e condições ecológicas. Quando alguém pede um "mapa da vegetação do mundo", normalmente espera ver algo parecido com o mapa do Globcover ou do ESA WorldCover. Ambos são produtos prontos, mas ambos têm limitações sérias. O Globcover tem resolução de 300 metros e cobre 2009. Os dados são úteis para análise histórica, mas obsoletos para estudos que precisam capturar mudanças recentes. O WorldCover, do ESA, oferece 10 metros e atualização anual, mas a classificação de "vegetação arbustiva" versus "cultivo" é problemática em regiões de agricultura mista como o Cerrado brasileiro e partes da Indonésia. Eu descobri isso na prática quando validei os resultados contra imagens de campo no Mato Grosso. A precisão cai para cerca de 62% nessa região, contra 88% em florestas temperadas.
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Passo a passo prático para gerar o mapa
O fluxo que eu uso envolve Python, Rasterio, GDAL e Scikit-learn. Primeiro, você baixa os dados brutos do MODIS ou Sentinel-2. Em seguida, faz o empilhamento temporal — combinar várias datas em uma série que mostre o comportamento sazonal da vegetação. Índices como NDVI e NDWI entram aqui. NDVI para biomassa verde, NDWI para umidade da vegetação. Depois vem a classificação. K-means funciona para um primeiro rascunho, mas é limitado. Random Forest ou Gradient Boosting com validação cruzada dão resultados muito melhores, especialmente quando você tem amostras de campo para treinar. Eu levo cerca de 4 horas para classificar uma região de 500 por 500 quilômetros em uma máquina com 64 GB de RAM e processador de 12 núcleos. O tempo varia conforme a complexidade da paisagem. Regiões com transição entre biomas, como a fronteira Cerrado-Floresta Amazônica, exigem mais iterações.
A validação é a parte que mais dá trabalho. Você precisa de pontos de verificação distribuídos geograficamente. O mínimo aceitável são cem pontos por classe. Eu uso o Google Earth Engine para gerar coordenadas de validação aleatórias e conferência visual com imagens de alta resolução. Isso leva tempo, mas é o que separa um mapa confiável de um que parece bonito e não passa de especulação. Um problema que eu encontrei pela primeira vez foi com nuvens. Dados ópticos como MODIS e Sentinel-2 são impossíveis de usar em regiões com cobertura de nuvens persistente durante grande parte do ano. A bacia amazônica tem mais de 60% de cobertura de nuvens no período chuvoso. A solução que eu adotei foi combinar dados ópticos com radar. O Sentinel-1 usa micro-ondas, que atravessa nuvens sem problema. A desvantagem é que a interpretação é diferente: backscatter em vez de reflectância. Exige um segundo modelo de classificação ou uma fusão dos dois conjuntos de dados. Eu faço essa fusão com um algoritmo de random forest que recebe como entrada tanto NDVI quanto valores de backscatter VV e VH. O resultado melhora a precisão em áreas nublosas em cerca de 18 pontos percentuais.
Limitações que ninguém menciona
Mapa da vegetação do mundo baseado em satélites ópticos não captura vegetação subterrânea, micobioma do solo ou estratos de vegetação que existem abaixo do dossel principal. Florestas tropicais com múltiplos estratos são tratadas como uma única classe homogênea. Savanas com cobertura arbórea dispersa são confundidas com vegetação arbustiva. Manguezais são frequentemente classificados como áreas úmidas genéricas. Se o seu trabalho depende de distinguir esses tipos com precisão, satélite óptico sozinho nãoResolve. Você precisa de dados LiDAR, como os do GEDI, ou de imagens de radar de apertura sintética com polarização dupla. Outro problema é a escala. Classificações globais operam em resoluções de 10 a 300 metros. Uma plantação de soja de cinco hectares aparece como um pixel misturado entre cultura e vegetação natural. Isso gera ruído sistemático em regiões de agricultura intensiva, que agora cobrem grandes porções da América do Sul, sul da Ásia e meio-oeste dos Estados Unidos. A solução não é fácil: requer incorporação de dados de sensores multiespectrais de alta frequência temporal ou o uso de modelos de descarga de culturas específicos para cada região.
Se você precisa apenas de um mapa rápido para apresentação ou relatório geral, o ESA WorldCover é a opção mais prática. Baixa diretamente pelo site do Copernicus, abre no QGIS e está pronto em minutos. Para pesquisa acadêmica ou aplicação profissional, o processo manual descrito acima é necessário, e o tempo médio de produção de um mapa global com validação adequada é de seis a oito semanas em um projeto solo. Eu mantenho os scripts que desenvolvi num repositório privado. Se você quiser acompanhar o fluxo completo — desde o download dos dados até o mapa final com legendas em português —, posso compartilhar quando tiver tempo de organizar a documentação. Até lá, comece pelo MODIS MCD12Q1. É o ponto de entrada mais barato e o mais documentado.
