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Procurando o mais rápido sinal de desmatamento? Conheça os alertas integrados do GFW
![Planet satellite imagery of primary forest removal in Kalimantan Barat, Indonesia on GFW map](https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2022/03/image-1.png)
Primary forest removal in Kalimantan Barat, Indonesia. Image © 2022 Planet Labs Inc. Accessed through GFW.
O Global Forest Watch (GFW) leva aos usuários os dados florestais mais recentes o mais depressa possível. Como parte disso, estamos expandindo continuamente os alertas de desmatamento quase em tempo real disponíveis na plataforma do GFW. Em 2022, apresentamos a camada “alertas de desmatamento integrados” que combina o poder dos alertas de desmatamento GLAD-L, GLAD-S2 e RADD para fornecer uma visão mais rápida e mais confiável dos distúrbios florestais do que qualquer sistema individual. Respondendo ao feedback dos usuários, esta atualização simplifica os fluxos de trabalho e aproveita o melhor de cada tipo de alerta para oferecer suporte a vários objetivos de monitoramento.
Quais os sistemas de alertas sendo integrados?
O GFW oferece atualmente três sistemas de alerta de desmatamento individuais. O GLAD-L é o produto de alerta mais antigo do GFW, foi criado pelo laboratório Global Land Analysis and Discovery (GLAD) da Universidade de Maryland (UMD) e usa imagens dos satélites Landsat da NASA. A UMD lançou os alertas GLAD-S2 de alta resolução em maio de 2021, que usam uma metodologia semelhante ao GLAD-L, mas são provenientes dos satélites Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia. E, finalmente, os alertas Radar for Detecting Deforestation (RADD) produzidos pela Universidade de Wageningen usam dados do radar Sentinel-1. Esses alertas têm a capacidade adicional de detectar mudanças na floresta através da cobertura de nuvens que, muitas vezes, bloqueia a visão dos outros satélites.
![](https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2024/07/24.07.22-Integrated-Alerts-Blog_Graphic-1_Portugese-2048x1759.png)
O que a camada de alertas integrados oferece?
![](https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2024/07/integrated-deforestation-alerts-layer-2021.png)
Esses três sistemas nos alertam sobre mudanças nas florestas ocorrendo em distintas partes do mundo, usam imagens de satélite de diferentes resoluções espaciais, e são atualizados em frequências variadas. A opção integrada permite aos usuários obterem estatísticas resumidas significativas que incorporam todos os sistemas individuais. Para esse feito, a camada indica onde vários sistemas geram um alerta em um determinado local, e o exibe por meio de níveis de confiança:
![Níveis de confiança dos alertas de desmatamento integrados](https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2021/12/21.12.01-Integrated-Alerts-Blog_Portuguese_Graphic-2-e1641416767167.png)
Essa nova camada vem com uma mudança importante: agora informamos a área afetada pelos alertas, e não o número de pixels do alerta. Como o alerta integrado combina sistemas com resolução espacial variável, é necessário informar áreas em vez do número de pixels do alerta. Porém, saiba que os alertas são projetados para identificar rapidamente distúrbios florestais, e não para delinear com precisão a perda florestal, por isso, as áreas apresentadas no GFW podem subestimar ou superestimar a área real de perda florestal.
A combinação dos alertas tem várias vantagens:
1. Os usuários sempre terão as informações assim que estiverem disponíveis
Combinando todos os três sistemas de alerta em uma só camada, estamos aproveitando os diferentes tempos dos satélites para aumentar as chances de obter uma visão não obscurecida da floresta e, portanto, detectar mudanças mais rapidamente. Um estudo sobre alertas concluiu que a integração de sistemas de alerta leva a uma detecção mais rápida de novas perturbações, por vezes em dias ou mesmo meses. Por exemplo, usuários que analisam alertas integrados de 2021 na bacia amazônica seriam alertados sobre a perda de floresta em média nove dias antes que se consultassem apenas qualquer um dos sistemas individuais. Essa melhora nos tempos varia de acordo com a região e entre as estações, pois os sistemas de alerta se complementam entre si, otimizando os pontos fortes de cada um. Por exemplo, em áreas consistentemente cobertas por nuvens, o sistema de alerta baseado em radar oferece uma vantagem de detectar a perda de floresta através das nuvens. Entretanto, em áreas com uma estação seca regular, no entanto, o tempo de revisita maior dos sistemas de alertas ópticos oferece oportunidades mais frequentes de detectar distúrbios, a cada cinco a oito dias, especialmente em áreas com estação seca, enquanto o sistema de radar pode levar até 12 dias para detectar a mudança.
2. A sobreposição de vários sistemas aumenta a confiança para priorizar os alertas
Os níveis de confiança ajudam os monitores florestais a priorizar alertas para acompanhamento, uma vez que os dados derivados de satélite estão sujeitos a erros, incluindo alertas falsos. Se dois ou mais sistemas de alerta detectarem uma mudança no mesmo local, temos mais confiança (“máxima confiança”) de que esses alertas indicam uma perturbação real. Para sistemas individuais, há uma demora até que uma primeira detecção possa ser verificada por passagens adicionais do satélite e, assim, atingir “alta confiança”. A camada integrada mostra onde vários sistemas se sobrepõem, em alguns casos fornecendo maior confiança em menos tempo do que se for necessário esperar que os sistemas individuais alcancem a alta confiança por meio de imagens de satélite adicionais, o que pode levar semanas ou meses. Os falsos positivos são efetivamente eliminados na classe de confiança mais alta, pois é incomum que dois sistemas cometam o mesmo erro, pois usam fluxos de dados e algoritmos diferentes.
3. Diferentes tipos de perda de cobertura arbórea são capturados em várias paisagens
A opção de alertas integrados pode ajudar a preencher as falhas que o uso de qualquer sistema sozinho pode apresentar. Embora haja muita sobreposição no que os vários sistemas de alerta detectam, também existem algumas diferenças. Um dos principais pontos fortes dos alertas RADD e GLAD-S2 de alta resolução é sua capacidade de detectar mudanças florestais menores do que o produto GLAD-L de 30 metros. As informações têm sido vitais para detectar pequenas lacunas nas copas das atividades madeireiras.
Agora que vários sistemas de alerta estão disponíveis nos trópicos, eles podem ser usados em conjunto para identificar atividades ilegais rapidamente e com confiança aprimorada; uma ferramenta essencial tanto para a aplicação da lei quanto para os Povos Indígenas e comunidades locais que trabalham no combate ao desmatamento.
O que vem a seguir?
À medida que novos sistemas de alerta são disponibilizados, eles são considerados para integração em nossa camada de alerta integrada. Os alertas de perturbação da superfície terrestre recentemente disponíveis, desenvolvidos pela UMD e pela NASA, têm o potencial de fornecer alertas em todos os tipos de florestas, tais como florestas abertas e secas, bem como para além dos trópicos – ambos os quais são limitações para a versão atual dos alertas integrados. Também estão em desenvolvimento informações sobre drivers de alertas, que apoiarão os usuários na priorização de alertas. Fique atento às futuras atualizações da camada de alerta integrada com base nesses e em outros avanços na área de monitoramento florestal.
Introdução aos alertas integrados
Com três sistemas de alerta a escolher, nosso objetivo é simplificar os fluxos de trabalho dos usuários na identificação dos alertas prioritários. A camada integrada fornece o máximo de informações sobre mudanças recentes na floresta para os usuários que desejam ser notificados sobre perdas de floresta com a mais alta confiança. Embora vejamos esses sistemas como complementares entre si, os usuários ainda podem optar por selecionar sistemas individuais para notificações e análises de alertas, se eles atenderem às suas necessidades.
Para uma análise detalhada de como a camada integrada foi projetada e como utilizá-la, consulte a Central de Ajuda.
Johannes Reiche é professor associado da Universidade de Wageningen e opera o sistema de alerta RADD.
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