Lập bản đồ ba thập kỷ biến đổi thực vật tự nhiên trong thảo nguyên Brazil bằng dữ liệu Landsat xử lý trên nền tảng Google Earth Engine

Remote Sensing - Tập 12 Số 6 - Trang 924
Ane Alencar1, Julia Z. Shimbo1, Felipe Lenti1, Camila B. Marques1, Bárbara Zimbres1, Marcos Reis Rosa2, Vera Laísa da Silva Arruda1, Isabel Castro1, João Fernandes Márcico Ribeiro1, Victória Varela1, Isa Costa Alencar1, Valderli Jorge Piontekowski1, Vivian Ribeiro3, Mercedes Bustamante4, Edson Eyji Sano5, Mário Barroso6
1Amazon Environmental Research Institute (IPAM), SCN 211, Bloco B, Sala 201, Brasília, 70836-520, Brazil
2Programa de Pós-Graduação em Geografia Física, Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo 05508-080, Brazil
3Amazon Environmental Research Institute (IPAM), SCN 211, Bloco B, Sala 201, Brasília 70836-520, Brazil; Stockholm Environment Institute (SEI), Linnégatan 87D, 115 23 Stockholm, Sweden
4Departamento de Ecologia, Universidade de Brasília, Campus Darcy Ribeiro, Brasilia 70910-900, Brazil
5Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA), SCEN Trecho 2, Edifício Sede, Brasília 70818-900, Brazil
6The Nature Conservancy Brasil (TNC), SCN Quadra 05 Bloco A Sala 1407—Torre Sul, Brasilia 70715-900, Brazil

Tóm tắt

Phổ biến ở các khu vực cận nhiệt đới và nhiệt đới thuộc Nam Bán cầu, thảo nguyên là một loại thảm thực vật tự nhiên có tính không đồng nhất và tính mùa vụ rất cao, khiến việc phát hiện thay đổi (tự nhiên so với nhân tạo) trở thành một nhiệm vụ thách thức. Cerrado của Brazil đại diện cho thảo nguyên lớn nhất ở Nam Mỹ, và là kiểu sinh cảnh bị đe dọa nhất ở Brazil do mở rộng nông nghiệp. Để đánh giá những khu vực thực vật Cerrado tự nhiên (NV) dễ bị thay đổi tự nhiên và nhân tạo nhất theo thời gian, chúng tôi đã phân loại 33 năm (1985–2017) dữ liệu ảnh Landsat có sẵn trên nền tảng Google Earth Engine (GEE). Chiến lược phân loại đã sử dụng sự kết hợp giữa cây quyết định kinh nghiệm và thống kê để tạo ra các bản đồ tham chiếu cho phân loại học máy và một tập dữ liệu hàng năm mới của các loại Cerrado NV chính (rừng, thảo nguyên và đồng cỏ). Chúng tôi thu được các bản đồ NV hàng năm với độ chính xác trung bình từ 87% (ở cấp độ phân loại NV 1) đến 71% trong chuỗi thời gian, phân biệt ba loại NV chính. Chuỗi thời gian này sau đó được sử dụng để tạo bản đồ xác suất cho mỗi lớp NV. Thực vật tự nhiên trong sinh cảnh Cerrado đã giảm với tốc độ trung bình 0,5% mỗi năm (748.687 ha/năm), chủ yếu ảnh hưởng đến rừng và thảo nguyên. Từ năm 1985 đến năm 2017, 24,7 triệu hecta NV đã bị mất, và hiện chỉ còn 55% phân bố NV ban đầu. Trong số NV còn lại vào năm 2017 (112,6 triệu hecta), 65% đã ổn định qua các năm, 12% thay đổi giữa các loại NV, và 23% đã chuyển đổi sang các mục đích sử dụng đất khác nhưng hiện đang ở một mức độ nào đó của NV thứ cấp. Kết quả của chúng tôi rất cơ bản trong việc chỉ ra các khu vực có tỷ lệ thay đổi cao trong chuỗi thời gian dài ở Cerrado Brazil và để làm nổi bật các thách thức của việc lập bản đồ các loại NV khác biệt trong một thảo nguyên có tính mùa vụ và không đồng nhất cao.

Từ khóa

#Cerrado #Landsat #Google Earth Engine #thực vật tự nhiên #biến đổi khí hậu #phân loại máy học #rừng #thảo nguyên #môi trường

Tài liệu tham khảo

Bourlière, F. (1983). Present-day savannas: An overview. Tropical Savannas, Elsevier.

Scholes, 1996, The carbon budget of tropical savannas, woodlands and grasslands, Sci. Comm. Probl. Environ. Int. Counc. Sci. Unions, 56, 69

Solbrig, O.T. (1996). The diversity of the savanna ecosystem. Biodiversity and Savanna Ecosystem Processes, Springer.

Gillson, 2004, Evidence of Hierarchical Patch Dynamics in an East African Savanna?, Landsc. Ecol., 19, 883, 10.1007/s10980-004-0248-5

Marchant, 2010, Understanding complexity in savannas: Climate, biodiversity and people, Curr. Opin. Environ. Sustain., 2, 101, 10.1016/j.cosust.2010.03.001

Sano, E.E., Rosa, R., Scaramuzza, C.A.M., Adami, M., Bolfe, E.L., Coutinho, A.C., Esquerdo, J.C.D.M., Maurano, L.E.P., da Narvaes, I.S., and de Oliveira Filho, F.J.B. (2019). Land use dynamics in the Brazilian Cerrado in the period from 2002 to 2013. Pesqui. Agropecuária Bras., 54.

Sano, S.M., and Almeida, S.P. (1998). Fitofisionomia do Bioma Cerrado. Cerrado: Ambiente e Flora, Embrapa.

Mittermeier, R.A., Turner, W.R., Larsen, F.W., Brooks, T.M., and Gascon, C. (2011). Global Biodiversity Conservation: The Critical Role of Hotspots. Biodiversity Hotspots, Springer.

Strassburg, 2017, Moment of truth for the Cerrado hotspot, Nat. Ecol. Evol., 1, 99, 10.1038/s41559-017-0099

Bustamante, 2012, Potential impacts of climate change on biogeochemical functioning of Cerrado ecosystems, Braz. J. Biol., 72, 655, 10.1590/S1519-69842012000400005

Spera, 2016, Land-use change affects water recycling in Brazil’s last agricultural frontier, Glob. Chang. Biol., 22, 3405, 10.1111/gcb.13298

INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) (2018, November 10). Programa de Monitoramento da Amazônia e Demais Biomas—Bioma Cerrado. Available online: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/downloads/.

Rocha, 2011, Detecção de desmatamentos no bioma Cerrado entre 2002 e 2009: Padrões, tendências e impactos, Rev. Bras. Cart., 3, 341

Dias, 2015, Effects of land cover change on evapotranspiration and streamflow of small catchments in the Upper Xingu River Basin, Central Brazil, J. Hydrol. Reg. Stud., 4, 108, 10.1016/j.ejrh.2015.05.010

Sano, 2010, Land cover mapping of the tropical savanna region in Brazil, Environ. Monit. Assess., 166, 113, 10.1007/s10661-009-0988-4

Glenn, 2008, Relationship Between Remotely-sensed Vegetation Indices, Canopy Attributes and Plant Physiological Processes: What Vegetation Indices Can and Cannot Tell Us about the Landscape, Sensors, 8, 2136, 10.3390/s8042136

Jacon, 2017, Seasonal characterization and discrimination of savannah physiognomies in Brazil using hyperspectral metrics from Hyperion/EO-1, Int. J. Remote Sens., 38, 4494, 10.1080/01431161.2017.1320443

Hill, M.J., and Hanan, N.P. (2011). Remote Sensing of Global Savana Fire Occurrence, Extent, and Properties. Ecosystem Function in Savannas: Measurement and Modeling at Landscape to Global Scales, CRC Press.

Gomes, 2020, Effects and behaviour of experimental fires in grasslands, savannas, and forests of the Brazilian Cerrado, For. Ecol. Manage., 458, 117804, 10.1016/j.foreco.2019.117804

Ferreira, 2004, Assessing the seasonal dynamics of the Brazilian Cerrado vegetation through the use of spectral vegetation indices, Int. J. Remote Sens., 25, 1837, 10.1080/0143116031000101530

Ratana, 2005, Analysis of Cerrado Physiognomies and Conversion in the MODIS Seasonal–Temporal Domain, Earth Interact., 9, 1, 10.1175/1087-3562(2005)009<0001:AOCPAC>2.0.CO;2

Ferreira, 2007, Spectral linear mixture modelling approaches for land cover mapping of tropical savanna areas in Brazil, Int. J. Remote Sens., 28, 413, 10.1080/01431160500181507

Beuchle, 2015, Land cover changes in the Brazilian Cerrado and Caatinga biomes from 1990 to 2010 based on a systematic remote sensing sampling approach, Appl. Geogr., 58, 116, 10.1016/j.apgeog.2015.01.017

Schwieder, 2016, Mapping Brazilian savanna vegetation gradients with Landsat time series, Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., 52, 361

Hill, 2017, Relationships between vegetation indices, fractional cover retrievals and the structure and composition of Brazilian Cerrado natural vegetation, Int. J. Remote Sens., 38, 874, 10.1080/01431161.2016.1271959

Rufin, 2015, Mining dense Landsat time series for separating cropland and pasture in a heterogeneous Brazilian savanna landscape, Remote Sens. Environ., 156, 490, 10.1016/j.rse.2014.10.014

Brazil, M. (2015). TerraClass: Mapeamento do Uso e Cobertura do Cerrado: Projeto TerraClass Cerrado 2013.

Fbds, F.B., and Para, D.S. (2019, November 01). Projeto de Mapeamento em Alta Resolução dos Biomas Brasileiros. Available online: http://geo.fbds.org.br/.

Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (2015). III Inventário Brasileiro de Emissões e Remoções Antrópicas de Gases de Efeito Estufa não Controlados pelo Protocolo de Montreal.

IBGE (2017). Monitoramento da Cobertura e uso da Terra—2000, 2010, 2012, 2014, 2015—Em Grade Territorial Estatística, IBGE.

Wulder, 2016, The global Landsat archive: Status, consolidation, and direction, Remote Sens. Environ., 185, 271, 10.1016/j.rse.2015.11.032

Phiri, D., and Morgenroth, J. (2017). Developments in Landsat Land Cover Classification Methods: A Review. Remote Sens., 9.

Gorelick, 2017, Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone, Remote Sens. Environ., 202, 18, 10.1016/j.rse.2017.06.031

Parente, 2019, Assessing the pasturelands and livestock dynamics in Brazil, from 1985 to 2017: A novel approach based on high spatial resolution imagery and Google Earth Engine cloud computing, Remote Sens. Environ., 232, 111301, 10.1016/j.rse.2019.111301

IBGE (2019). Biomas e Sistema Costeiro-Marinho do Brasil: Compatível com a Escala 1:250.000, IBGE.

Assad, E.D. (1994). Chuva nos Cerrados: Análise e Espacialização, Embrapa-CPAC.

Coutinho, L.M. (2002). O bioma do cerrado. Eugen Warming e o Cerrado Brasileiro: Um Século Depois, UNESP.

Roitman, I., Bustamante, M.M.C., Haidar, R.F., Shimbo, J.Z., Abdala, G.C., Eiten, G., Fagg, C.W., Felfili, M.C., Felfili, J.M., and Jacobson, T.K.B. (2018). Optimizing biomass estimates of savanna woodland at different spatial scales in the Brazilian Cerrado: Re-evaluating allometric equations and environmental influences. PLoS ONE, 13.

Housman, I., Chastain, R., and Finco, M. (2018). An Evaluation of Forest Health Insect and Disease Survey Data and Satellite-Based Remote Sensing Forest Change Detection Methods: Case Studies in the United States. Remote Sens., 10.

Souza, 2005, Combining spectral and spatial information to map canopy damage from selective logging and forest fires, Remote Sens. Environ., 98, 329, 10.1016/j.rse.2005.07.013

Diniz, C., Cortinhas, L., Nerino, G., Rodrigues, J., Sadeck, L., Adami, M., and Souza-Filho, P. (2019). Brazilian Mangrove Status: Three Decades of Satellite Data Analysis. Remote Sens., 11.

Swain, 1977, The decision tree classifier: Design and potential, IEEE Trans. Geosci. Electron., 15, 142, 10.1109/TGE.1977.6498972

Safavian, 1991, Separating and tracking multiple beacon sources for deep space optical communications, Free. Laser Commun. Technol. XXII, 21, 660

Zhu, 2014, Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data, Remote Sens. Environ., 144, 152, 10.1016/j.rse.2014.01.011

Parente, L., and Ferreira, L. (2018). Assessing the Spatial and Occupation Dynamics of the Brazilian Pasturelands Based on the Automated Classification of MODIS Images from 2000 to 2016. Remote Sens., 10.

Nogueira, S.H.M., Parente, L.L., and Ferreira, L.G. (2017, January 6–9). Temporal Visual Inspection: Uma Ferramenta Destinada À Inspeção Visual De Pontos Em Séries Históricas De Imagens De Sensoriamento Remoto. Proceedings of the Anais do XXVII Congresso Brasileiro de Cartografia e XXVI Exposicarta, Rio de Janeiro, Brazil.

Stehman, 2014, Estimating area and map accuracy for stratified random sampling when the strata are different from the map classes, Int. J. Remote Sens., 35, 4923, 10.1080/01431161.2014.930207

Olofsson, 2014, Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change, Remote Sens. Environ., 148, 42, 10.1016/j.rse.2014.02.015

Macedo, 2012, Decoupling of deforestation and soy production in the southern Amazon during the late 2000s, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 109, 1341, 10.1073/pnas.1111374109

Zalles, 2019, Near doubling of Brazil’s intensive row crop area since 2000, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 116, 428, 10.1073/pnas.1810301115

Azzari, 2017, Landsat-based classification in the cloud: An opportunity for a paradigm shift in land cover monitoring, Remote Sens. Environ., 202, 64, 10.1016/j.rse.2017.05.025

Deines, 2019, Mapping three decades of annual irrigation across the US High Plains Aquifer using Landsat and Google Earth Engine, Remote Sens. Environ., 233, 111400, 10.1016/j.rse.2019.111400

Grecchi, 2013, Assessing the spatio-temporal rates and patterns of land-use and land-cover changes in the Cerrados of southeastern Mato Grosso, Brazil, Int. J. Remote Sens., 34, 5369, 10.1080/01431161.2013.788798

Ferreira, 2011, Use of Orbital LIDAR in the Brazilian Cerrado Biome: Potential Applications and Data Availability, Remote Sens., 3, 2187, 10.3390/rs3102187

Zimbres, 2020, Savanna vegetation structure in the Brazilian Cerrado allows for the accurate estimation of aboveground biomass using terrestrial laser scanning, For. Ecol. Manage., 458, 117798, 10.1016/j.foreco.2019.117798

Noojipady, 2017, Forest carbon emissions from cropland expansion in the Brazilian Cerrado biome, Environ. Res. Lett., 12, 025004, 10.1088/1748-9326/aa5986

Garcia, 2016, Land cover and land use changes in a Brazilian Cerrado landscape: Drivers, processes, and patterns, J. Land Use Sci., 11, 538, 10.1080/1747423X.2016.1182221