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Como primeiro país, Ruanda pode agora apresentar um inventário nacional baseado no mapeamento do estoque de carbono de cada árvore individual. Pesquisadores da Universidade de Copenhague desenvolveram um método para realizar essa tarefa em colaboração com autoridades e pesquisadores de Ruanda.
“Existem grandes incertezas para as avaliações florestais atuais internacionalmente. Ao mapear o estoque de carbono de todas as árvores individuais, a precisão é muito melhorada. Além disso, a maneira como diferentes países fazem seus inventários não é consistente devido a diferentes contextos, metas e conjuntos de dados disponíveis. Nós esperamos que este método se estabeleça como um padrão, permitindo assim melhores comparações entre os países”, disse o pesquisador PhD Maurice Mugabowindekwe, do Departamento de Geociências e Gestão de Recursos Naturais (IGN) da Universidade de Copenhague. É o primeiro autor do artigo científico que apresenta o novo método. O artigo foi aceito para publicação pela Nature Climate Change, uma das revistas mais importantes da área.
Maurice Mugabowindekwe sendo o próprio ruandês ajuda durante o trabalho, mas a escolha de Ruanda para o desenvolvimento do método foi embasada cientificamente, enfatiza:
“O país tem uma rica variação de paisagem, incluindo savanas, bosques, florestas subúmidas e úmidas, matagal, mosaicos de agroecossistemas e ecossistemas de árvores urbanas que são representativos da maioria dos países tropicais. Queríamos provar o método para todos esses tipos de paisagem Além disso, Ruanda é signatário de vários acordos internacionais sobre preservação florestal e mitigação das mudanças climáticas. Por exemplo, Ruanda se comprometeu a restaurar cerca de 80% de sua superfície até 2030 no âmbito do Bonn Challenge. Portanto, é altamente relevante ter um método confiável para monitorar o carbono das árvores.”
Primeiro método para mapear árvores individuais
A preservação de florestas naturais e o plantio de novas árvores são reconhecidos como rotas vitais para limitar as mudanças climáticas. No entanto, grandes incertezas sobre o teor de carbono das árvores dificultam a avaliação da eficiência de iniciativas concretas. Os pesquisadores da Universidade de Copenhague superaram esse problema.
O novo método se beneficia de bancos de dados que fornecem a relação entre a extensão da copa e o conteúdo total de carbono de uma árvore individual.
“Mapear árvores individuais e calcular seus estoques de carbono tem sido feito tradicionalmente na silvicultura, embora em escala muito menor. Basicamente, o que fazemos é ampliar essas abordagens de um nível muito local para um nível nacional”, diz o pesquisador Ankit Kariryaa, trabalhando em 50 :50 no IGN e no Departamento de Ciências da Computação (DIKU). Cientistas desses dois departamentos da Universidade de Copenhague desenvolveram o método com o IGN como líder, em colaboração com outros cientistas internacionais.
O novo método apoiará Ruanda na verificação do cumprimento de compromissos sob esquemas como o esquema global de mitigação de mudanças climáticas florestais REDD+ ou a Iniciativa Africana de Restauração de Paisagens Florestais, AFR 100.
Muitas árvores são encontradas fora das florestas
Mapear manualmente as árvores de um país inteiro seria um grande esforço e excessivamente caro. Assim, o novo método constitui um avanço, pois nenhum outro método seria realisticamente capaz de fornecer as mesmas informações no nível de árvores individuais.
“É importante ter uma abordagem holística e também incluir árvores que estão fora das florestas”, diz Ankit Kariryaa, observando que 72% das árvores mapeadas estavam em fazendas e savanas e 17% em plantações.
Ao mesmo tempo, a proporção relativamente pequena de árvores encontradas em florestas naturais – 11% da contagem total de árvores – compreende cerca de 51% do estoque nacional de carbono de Ruanda. Isso é possível principalmente porque as florestas naturais têm um teor de carbono muito alto por volume de árvore, graças ao distúrbio antrópico muito baixo garantido pela legislação nacional.
“Isso sugere que a conservação, regeneração e manejo sustentável das florestas naturais são mais eficazes para mitigar a mudança climática do que a plantação”, comenta Maurice Mugabowindekwe.
A floresta tropical parece ser “um enorme cobertor verde”
É fundamental que o computador possa distinguir as árvores individuais. Isso ocorre porque a relação entre a extensão da copa e o teor total de carbono de uma árvore é muito diferente dependendo do tamanho da árvore. Uma árvore muito grande terá um teor de carbono muito maior do que um grupo de árvores com a mesma extensão de copa conjunta. Assim, se o grupo fosse confundido com uma árvore, o teor de carbono seria significativamente superestimado. Uma rede neural profunda é usada para detectar as árvores individuais.
“Especialmente para a floresta tropical, é altamente desafiador determinar quantas árvores diferentes estão presentes em uma imagem. À primeira vista, a floresta parece ser apenas um enorme cobertor verde. Mas usando métodos de aprendizado de máquina e visão computacional, nosso sistema também pode ser aplicado para identificar as árvores individuais em florestas densas”, explica Christian Igel, professor de aprendizado de máquina na DIKU.
Treinar o computador em amostras verificadas é o cerne do aprendizado de máquina. No estudo de Ruanda, o computador foi treinado em um conjunto de cerca de 97.500 copas de árvores delineadas manualmente, representando toda a gama de condições biogeográficas em todo o país.
O estudo usou imagens aéreas e de satélite disponíveis publicamente de Ruanda com resolução de 0,25 x 0,25 m. Essas imagens foram coletadas em junho-agosto de 2008 e 2009 e foram fornecidas pela Autoridade de Uso e Gerenciamento de Terras de Ruanda e pela Universidade de Ruanda. Mais de 350 milhões de árvores foram mapeadas.
Candidaturas além do Ruanda
Nove pesquisadores da Universidade de Copenhague visitaram Ruanda em julho de 2022 com o duplo objetivo de trabalho de campo e apresentação dos resultados do primeiro mapeamento nacional às autoridades ruandesas e outras partes interessadas no setor florestal do país.
“A apresentação foi bem recebida”, relata Maurice Mugabowindekwe. Ele foi imediatamente encarregado pelas autoridades de Ruanda com um mapeamento atualizado com base em imagens aéreas mais recentes adquiridas em 2019. Este trabalho está em andamento.
Além disso, o método já foi testado em alguns países além de Ruanda. Estes incluem Tanzânia, Burundi, Uganda e Quênia.
“Esperamos que imagens de satélite de alta resolução em todo o país também possam ser adquiridas para esses e mais países, para permitir a aplicação da mesma abordagem. Além disso, defendemos a inclusão de financiamento para imagens regulares de alta resolução junto com bancos de dados de inventário de campo localizados em desenvolvimento pacotes para permitir trabalhos semelhantes em todo o mundo”, diz Maurice Mugabowindekwe, acrescentando:
“O método rendeu bons resultados quando aplicado diretamente a um novo país ou região. Se o modelo for mais treinado em um conjunto local de amostras, a precisão se torna ainda maior. Na minha opinião, o inventário das plantas lenhosas disponíveis, sua localização, tamanho e estoque de carbono é o primeiro passo para monitorar o impacto dos esforços de restauração da paisagem, bem como a conservação. Se você não conseguir criar um inventário preciso e confiável, corre o risco de não ter uma estrutura para rastrear o impacto da paisagem restauração. Isso poderia impossibilitar a conservação e o manejo sustentável de florestas e outras paisagens dominadas por árvores. Portanto, esta é a ciência que provavelmente terá um impacto.”
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