MAPPING OF ABOVE-GROUND BIOMASS BY REMOTE SENSING AND MACHINE LEARNING IN MANGROVES OF THE PARNAÍBA RIVER DELTA, NORTHEASTERN BRAZIL - Cristina Oliveira Frota, Jéssica; Souza Valladares, Gustavo; Grasiely Gomes Marques, Rabech; Jéssika Rodrigues Silva Cabral, Léya; Grazielle Torres Portela, Mirya (Revista Equador, 2025)
Os ecossistemas de mangue representam importantes sumidouros de carbono, conhecidos como carbono azul. Promovem o equilíbrio climático regulando as concentrações de gases com efeito de estufa. Métodos que utilizam equações alométricas, sensoriamento remoto e aprendizado de máquina têm sido cada vez mais empregados para quantificar a biomassa. Assim, o objetivo deste estudo foi estimar a distribuição espacial da biomassa vegetal acima do solo (BGA) presente em manguezais do Delta do Rio Parnaíba, localizado no Nordeste do Brasil. Para isso foram amostradas 27 parcelas, cada uma medindo 200 m2. Em cada parcela foram estimados os dados de diâmetro à altura do peito e altura de cada indivíduo, e AGB por meio de equações alométricas. A distribuição espacial do AGB foi mapeada por meio de modelagem, sendo possível extrair e selecionar variáveis espectrais obtidas a partir de imagens dos satélites Landsat 8-9 e Sentinel-2. Para a análise preditiva foram utilizados os algoritmos: Regressão Linear Múltipla, XGBoost, Random Forest, Cubista, Terra e Máquina de vetores de suporte (linear, radial e polinomial). Observou-se que a vegetação de manguezal da espécie Rhizophora mangle obteve o maior AGB, com 790 Mg ha-1, e o modelo que melhor se ajustou à previsão foi o XGB, mas o melhor ajuste foi obtido para o período seco, com R2= 0,93, RMSE = 66,74 Mg ha-1 e MAE de 49,42 Mg ha-1. O sensor MSI também apresentou ajuste muito forte para o modelo XGB, com R2 = 0,92 Mg ha-1, RMSE = 64,02 Mg ha-1 e MAE de 46,31 Mg ha-1, indicando menores erros, provavelmente devido à sua maior resolução espacial.