Como trabalhar com a vegetação de Santa Catarina na prática
Se você precisa mapear, classificar ou simplesmente entender a vegetação de santa catarina para um laudo, projeto de recuperação ou pesquisa acadêmica, o primeiro problema que encontra é que não existe um único tipo. O estado comporta pelo menos cinco grandes formações, muitas delas sobrepostas em micro-relevos que dificultam a leitura direta pelo satélite. Vou explicar como eu lido com isso no campo e no laboratório.
O que compõe a vegetação de santa catarina e onde cada uma aparece
A floresta Ombrófila Densa, ou Mata Atlântica propriamente dita, domina o litoral e as encostas da Serra do Mar. Aqui a coisa parece óbvia: arbustos, sub-bosque densop, dossel fechado. Mas o detalhe que mata muitos mapeamentos é a diferença entre mata primária e segunda estágio avançado. Pelos sensores ópticos, ambos se parecem muito. Eu resolvi isso validando com índice de estrutura vertical extraído de LiDAR e cruzando com dados de relevo. Áreas com rugosidade superior a 12 metros eNDVI saturado tendem a ser primária. Abaixo disso, provavelmente secundária em regeneração. A floresta Ombrófila Mista, a famosa mata com araucárias, aparece nas áreas de planalto, entre 600 e 1400 metros de altitude. O ponto de atenção aqui é a araucária não define sozinha a formação. Você tem que verificar a presença de espécie indicadoras como palmiteiro e papuã. No campo, uma trilha que parece mata de araucária pode ser apenas um fragmento degradado sem as subespécies características. Eu costumo usar uma combinação de imagens Sentinel-2 e dados altimétricos do SRTM para delimitar a zona altitudinal correta antes de ir a campo.
Os campos de altitude ficam acima de 1200 metros, geralmente em topos de serra. São formações abertas, com gramíneas, arbustos esparsos e plantas adaptadas a geadas frequentes. O erro mais comum é classificar essas áreas como floresta aberta por erro do algoritmo. A solução é usar dados térmicos para identificar áreas de neve ou geada recorrente e filtrar os pixels com baixa coeficiente de cobertura arbórea. Também ajuda consultar mapas de uso do solo do estado, que já possuem essa classificação. O manguezal ocupa as desembocaduras dos rios e as lagoas costeiras. Para mapear, o Sentinel-1 funciona melhor que o óptico porque atravessa a neblina e a cobertura de nuvens típica da região. O índice de polarizaçãoVV e VH permite distinguir mangue de vegetação ripária adjacente com boa precisão. Um alerta: a maré influencia drasticamente a reflectância. Sempre use imagens adquiridas na maré baixa para evitar confusão com água rasa.
As restingas e manguezais de transição aparecem na zona costeira. Aqui a vegetação é altamente heterogênea, com faixas estreitas que variam conforme a dinâmica sedimentar. O mapeamento convencional falha porque as feições são mais estreitas que a resolução espacial disponível. Nesses casos, a abordagem é combinar fotointerpretação com imagem de alta resolução, como Planet ou WorldView, quando disponíveis, e usar limites morfológicos identificados em cartas topográficas antigas para guiar a classificação. Para quem quer acesso aos dados, o INPE disponibiliza o código florestal do estado via seu portal de dados abertos. O mapa de vegetação nativa do ICMBio também contém camadas úteis, embora a resolução seja mais grossa. Para dados estaduais, a Secretaria de Estado do Meio Ambiente e a EPAGRI mantêm bases com atualizações regulares. Eu recomendo baixar a camada vetorial mais recente e fazer uma interseção com o seu polígono de estudo antes de qualquer processamento. Isso economiza horas de trabalho.
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Problema real que eu encontrei e como resoli
Eu fiz um mapeamento de vegetação primária num município do planalto catarinense usando principalmente Sentinel-2. O resultado inicial classificou quase toda a área como floresta ombrófila densa. Quando fui a campo, descobri que cerca de 40% eram áreas de reflorestamento de eucalipto com dossel aparentemente contínuo. O eucalipto, especialmente nos estágios finais de crescimento, simula a assinatura espectral de floresta nativa em banda NIR e red-edge. A correção veio de duas frentes: primeiro apliquei o índice de estrutura baseado em radar Sentinel-1, que diferenciou o dossel irregular da floresta do dossel uniforme do plantio. Segundo, consultei o cadastro ambiental rural dos imóveis na região, que apontava a presença de áreas plantadas. Combinando os dois filtros, reduzi o erro de classificação de 40% para menos de 8%. Se você está trabalhando com essa região, esse passo é obrigatório.
Pegadinhas que ninguém conta
A primeira é sobre a classificação deAPPs em áreas de transição entre formações. O Código Florestal define APPs de forma diferente para cada tipo de vegetação. Uma nascente num fragmento de mata de araucária tem amplitude de preservação distinta de uma nascente num remanescente de restinga. Muitos consultores aplicam a regra da Mata Atlântica para tudo e acabam superestimando ou subestimando a área de proteção. A solução é mapear a formação vegetal primeiro, com validação de campo, e só então aplicar as regras específicas de cada tipo. A segunda pegadinha é a sensibilidade sazonal dos índices espectrais. O NDVI varia muito entre a estação seca e a chuvosa. Se você usar apenas uma imagem, pode confundir uma área estressada por seca com uma área degradada. Eu sempre faço classificação com pelo menos duas épocas e uso a média temporal. Isso elimina ruídos sazonais e estabiliza a classificação.
A terceira é sobre a resolução. Imagens de 10 metros são boas para formações grandes, mas falham em matas de encosta com relevo acidentado, onde os fragmentos podem ter menos de meia hectare. Nesse cenário, o melhor custo-benefício é uma imagem de 3 metros combinada com dados de relevo para extrapolação. Custa mais, mas evita retrabalho.
Fluxo de trabalho que eu recomendo
Reúna todas as imagens disponíveis das estações seca e chuvosa. Aplique correção atmosférica e geometria. Calcule NDVI, NDRE, EVI e os índices de textura. Gere um modelo de elevação digital a partir de dados SRTM ou LiDAR, se possível. Classifique usando machine learning com random forest, treinando com pontos de campo validados. Valide a classificação com amostragem aleatória e matriz de confusão. Depois, aplique filtros morfológicos e de contexto altitudinal para ajustar classificações erradas. Por fim, faça a interseção com camadas oficiais de APP e reserva legal. Esse fluxo leva cerca de duas semanas para uma área de 500 hectares, dependendo da disponibilidade de dados e da complexidade do terreno. Com prática, você consegue reduzir para cerca de cinco dias úteis. O tempo é gasto principalmente na aquisição de dados e na validação de campo.
Se o seu objetivo é só saber o que existe num determinado ponto, a maneira mais rápida é usar o mapa de cobertura vegetal do estado disponível no site da SEMA. Ele já traz a classificação pronta para consulta. Mas se você precisa de precisão para um laudo técnico ou projeto de licenciamento, o mapeamento próprio com validação de campo é o caminho. Nenhum mapa existente tem resolução suficiente para substituir a verificação in loco em formações de transição ou em áreas com histórico de uso antrópico.
