Entendendo o terreno antes de mapeá-lo
A interpretação de paisagem geográfica e natural não se resume a identificar tipos de vegetação ou formas de relevo num mapa qualquer. É um exercício de leitura espacial que combina sensoriamento remoto, análise de campo e conhecimento histórico do lugar. O que vejo no satélite nem sempre bate com o que existe no chão, especialmente em regiões de transição como os limites entre o Cerrado e a Mata Atlântica ou nas áreas de altitude da Serra do Mar. Já passei horas tentando classificar uma área como "campo altomontano" apenas com imagens Landsat, só para descobrir na visita que se tratava de uma formação de brejo de altitude com drenagem mal mapeada. O erro vem da resolução espectral, não da minha capacidade de interpretação. A diferença entre os bandos do Sentinel-2 e do Sentinel-1 faz tudo mudar. Radar penetra nuvens e mostra a estrutura vertical da vegetação, algo que a ótica pura simplesmente ignora.
Processo prático de análise de paisagem geográfica e natural
Comece coletando dados multi temporais, não uma única imagem. Uma cena média de chuva na Amazônia é inútil para classificação de cobertura terrestre sem pelo menos três aquisições em épocas secas diferentes. Minha recomendação realista é montar uma pilha de imagens Sentinel-2 com resolução de 10 metros, complementar com dados SRTM para elevação e, se o orçamento permitir, adicionar amostras de solo do MapBiomas. Na prática, o fluxo funciona assim. Preparo o mosaico com correção atmosférica usando o Sensorial Image Processor do QGIS ou o processamento automatizado do Google Earth Engine. Isso leva cerca de 20 a 40 minutos dependendo do tamanho da cena. Depois aplico índices espectrais, NDVI para vigor vegetal, NDWI para umidade, e o NDBI para identificar áreas construídas. Jogo isso junto com a camada de elevação e classifico com Random Forest, que costuma entregar acurácia entre 85% e 92% em biomas brasileiros quando o treinamento é bem feito.
O treinamento é onde a maioria erra. Não adianta selecionar pixels aleatórios da área inteira. Você precisa dividir em classes significativas para o seu objetivo. Se está analisando fragmentação florestal, classe "área preservada" e classe "área degradada" fazem sentido. Se está estudando riscos geológicos, as classes precisam ser tipo de formação e grau de intemperismo, não cobertura vegetal. Troquei um projeto inteiro uma vez porque usei as mesmas classes para uma bacia hidrográfica e para uma encosta de morro. O modelo aprendeu ruído em vez de padrão.
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Erros comuns e como evitá-los
O maior problema que encontro na prática é a falta de validação de campo. Um classificador pode rendering 94% de acurácia e ainda assim estar completamente equivocado nas classes que importam para sua pesquisa. A solução mais barata e eficiente é fazer coletas pontuais GPS com celular profissional ou drone em pelo menos 30 pontos por classe. Isso gasta algumas horas no campo e uma tarde no laboratório para cruzar os dados. Outro erro frequente é confiar demais em classificações automáticas de plataformas gratuitas. O MapBiomas e o Global Forest Watch são excelentes para visão macro, mas quando você desce para escala de município ou micro bacia, os erros de classificação aumentam drasticamente. Já vi mapeamentos de desmatamento que apontavam áreas eliminadas em regiões que ainda tinham cobertura florestal densa porque o modelo confundiu sombra de relevo com área desmatada. O correto é usar essas bases como referência inicial e validar localmente.
Limitações reais do método
Isso não funciona bem em duas situações. A primeira é em áreas de nuvens permanentes com sensores puramente ópticos. Se você precisa analisar uma região como a Floresta Amazônica durante o período de chuvas, o Sentinel-2 perde até 60% das aquisições. Aí o radar do Sentinel-1 entra como substituto obrigatório, mas a curvatura de aprendizado é maior e os produtos derivados não são tão intuitivos. A segunda limitação é para ecossistemas de transição ou áreas antropizadas com alta heterogeneidade. Campestre, cerradão, capoeira em regeneração e Pastagem abandonada podem ter assinaturas espectrais muito parecidas em determinados períodos do ano. A discriminação exige dados de alta resolução temporal ou uso de textura e índices não convencionais. Nesse caso, a solução é combinar classificação supervisionada com segmentação objetos (OBIA) e incluir variáveis estruturais vindas do lidar ou do InSAR.
Uma alternativa prática quando o orçamento aperta é usar ferramentas abertas como o Orfeo ToolBox ou o eCognition Community Edition, que permitem esse tipo de análise segmentada sem custo de licença. O tempo de processamento dobra, mas o resultado costuma compensar o investimento adicional, principalmente em áreas de interface ecológica onde a classificação pixel a pixel falha consistentemente.
