Avaliação da qualidade dos dados PRODES: estimativa e regionalização dos erros de mapeamento - Luis Eduardo Pinheiro Maurano (2018)
O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), no âmbito do Projeto de Monitoramento do Desmatamento na Amazônia por Satélites (PRODES), realiza desde 1988, o inventário anual de perda de área de cobertura florestal primária, através do mapeamento do desmatamento por corte raso na Amazônia Legal. O levantamento envolve grande extensão territorial, em que mais de 5 milhões de km2 são mapeados anualmente, e as informações geradas são usadas pelo governo brasileiro para avaliação e estabelecimento de políticas públicas relativas ao controle do desmatamento. Apesar da série histórica do PRODES estar completando 30 anos, até hoje não se realizaram estudos para aferir e contabilizar os erros e incertezas encontrados no mapeamento para toda extensão da Amazônia Legal. A literatura especializada na área recomenda que levantamentos realizados com uso de dados de sensoriamento remoto venham sempre acompanhados de medidas de exatidão e/ou qualidade. Porém, os métodos utilizados para aferir estas medidas normalmente se restringem a quantificá-los de maneira global, sem regionalizálos, nem espacializá-los. Em mapeamentos de larga escala territorial, a exemplo do executado pelo PRODES, informar índices globais de qualidade é importante, mas pode não ser suficiente se os dados não vierem acompanhados de indicadores que forneçam algum modelo de espacialização dos erros, levando em consideração os contextos regionais. Este estudo desenvolveu uma metodologia baseada em um modelo estatístico regionalizado para avaliar os dados gerados pelo PRODES para o ano de 2014. Apoiado em um ambiente espaço celular, foram extraídas métricas de ecologia de paisagem e com auxílio de técnicas de mineração de dados foi gerado um mapa com padrões de desmatamento espacializado em células de 50 x 50 km. Com base no mapa obtido foram sorteados aproximadamente 1800 pontos aleatórios para validação independentes. Um modelo de regressão logística multivariado foi desenvolvido e tres variáveis independentes relacionadas as métricas foram selecionadas para estimar o erro no mapeamento. Aplicado o modelo a toda base de dados foi possível espacializar a área de estudo em células com maior e menor probabilidade de se encontrar erro no mapeamento do PRODES, onde se verificou que 73% das células apresentam erro estimado menor que 1% enquanto somente 0,4% apresentam erro estimado maior que 10%. A distribuição do erro estimado por padrão de desmatamento também determinou que a grande maioria das células apresentasse erro concentrados na faixa menor que 1% independente do padrão. Esta abordagem de regionalização de erros por modelo de regressão logística se mostrou adequada e os resultados obtidos conferem ao mapeamento do PRODES de 2014 excelente nível de qualidade e confiabilidade encorajando sua replicação para outros mapeamentos semelhantes.