Satélite chinês Gaofen-7 aumenta precisão na medição da altura da floresta

Cientistas desenvolveram um método para medir alturas de florestas usando tecnologia avançada de satélite, reduzindo significativamente a necessidade de trabalho de campo intensivo em mão de obra. Um estudo publicado em 29 de julho no Revista de Sensoriamento Remoto por uma equipe de pesquisadores internacionais que utiliza imagens de satélite de alta resolução do satélite chinês Gaofen-7 (GF-7) e imagens históricas do Google Earth para obter medições de altura de floresta altamente precisas.

O satélite GF-7, conhecido por suas imagens estereoscópicas de altíssima resolução (VHR), pode capturar imagens detalhadas da superfície da Terra, incluindo florestas. Tradicionalmente, a medição precisa das alturas das florestas usando tais imagens exigia pontos de controle de solo (GCPs), que tinham que ser coletados por meio de trabalho de campo demorado e caro. Isso apresentava desafios significativos, especialmente em áreas remotas ou montanhosas.

Para resolver isso, os pesquisadores introduziram um novo método chamado Multi-temporal Averaging of Google Earth (MAGE). Essa técnica usa imagens históricas multitemporais do Google Earth para reunir GCPs sem a necessidade de pesquisas de campo extensivas. Ao calcular a média de coordenadas de várias imagens históricas, o MAGE melhora a precisão e simplifica o processo.

O estudo demonstrou essa abordagem na Suíça, nordeste e sul da China. Usando imagens estereoscópicas GF-7 juntamente com GCPs derivados de MAGE, os pesquisadores criaram um modelo de superfície digital (DSM) a partir das imagens GF-7 e subtraíram as elevações da superfície do solo para extrair as alturas da floresta.

Os resultados foram impressionantes: os erros médios nas coordenadas do método MAGE foram menores que 2,0 metros. Inicialmente, as medições de altura da floresta tiveram um erro médio de 12,3 metros, mas isso melhorou significativamente para apenas 1,5 metros usando o método MAGE otimizado. Além disso, a precisão do modelo de previsão de altura melhorou drasticamente, com a correlação entre as alturas previstas e reais aumentando de 0,72 para 0,95.

Essas descobertas destacam a eficácia do método MAGE na melhoria do processamento geométrico de imagens VHR, levando a estimativas mais precisas da altura da floresta.

“Este avanço tem um potencial significativo para várias aplicações ambientais e florestais. Ele permite monitoramento e gerenciamento mais eficientes dos recursos florestais, o que é crucial para entender a saúde ecológica, o armazenamento de carbono e a conservação da biodiversidade”, diz Ni Wenjian do Aerospace Information Research Institute (AIR) da Academia Chinesa de Ciências.

Além disso, a redução na necessidade de trabalho de campo torna viável a realização de avaliações de altura de florestas em larga escala, mesmo em áreas de difícil acesso, promovendo melhores práticas de manejo florestal globalmente, acrescenta ele.

O estudo representa um grande avanço na tecnologia de sensoriamento remoto, demonstrando como o uso inovador de dados existentes pode superar os desafios tradicionais no monitoramento ambiental.

A pesquisa foi conduzida por instituições como o AIRCAS, o Instituto de Tecnologia de Heilongjiang, a Academia Chinesa de Silvicultura e a Universidade de Maryland.