Imagens aéreas ajudam a identificar áreas adequadas para restauração
Modelagem geoespacial e de emissões
A avaliação da dinâmica histórica do uso da terra em áreas costeiras se baseia na análise geoespacial de uma sequência de imagens de satélite. Ela classifica as categorias de uso da terra e como sua área muda ao longo do tempo. Usando essa dinâmica, a quantificação das emissões de carbono associadas à conversão de florestas de mangue em outros usos da terra pode ser estimada por meio de modelagem. Isso fornece uma avaliação dos estoques de carbono perdidos e uma identificação das áreas adequadas para restauração. Isso também pode ser vinculado a estimativas de capital natural perdido ao longo do tempo.
O principal requisito é a disponibilidade de uma série consistente de imagens de satélite sem cobertura de nuvens e que ofereça resolução espacial suficiente para diferenciar as áreas (e os tipos) de mangue, a agricultura circundante e outros usos humanos da paisagem. A capacidade local ou nacional de processamento de sensoriamento remoto e análises avançadas de GIS das características costeiras também é importante. A modelagem de emissões é um desafio que precisa ser resolvido por meio de capacidades aprimoradas.
Embora as instalações de GIS e o pessoal treinado estejam prontamente disponíveis, ainda faltam recursos para classificar adequadamente os diferentes tipos de manguezais em uma área, especialmente quando são usadas imagens de alta resolução. Temos explorado a aplicação de técnicas inovadoras de processamento e classificação de imagens com bons resultados. No entanto, o processo não pode ser totalmente automatizado e as análises exigem tempo e julgamento especializado para serem concluídas.
O acesso a uma série de imagens consistentemente sem nuvens em diferentes datas é um desafio. Isso está associado ao mau funcionamento de um satélite conhecido, o que limita ainda mais a disponibilidade de imagens adequadas para análises.
A ampliação das análises das escalas local, subnacional e regional apresenta desafios adicionais de resolução espacial, volume de dados para análises e tempo necessário.