Avaliação espaço-temporal da relação entre sequestro de carbono e resposta estrutural em zona agrícola por meio de dados SAR e óptico

Abstract

As mudanças climáticas representam um dos maiores desafios globais, com impactos profundos sobre os ecossistemas e a produção agrícola. Neste contexto, a análise do ciclo e sequestro de carbono em diferentes tipos de vegetação e alvos agrícolas torna se um tema central no entendimento do fenômeno. O objetivo deste estudo foi avaliar a associação entre os valores do índice CO2Flux, adquiridos pelo sensor Sentinel-2, e os valores do coeficiente de retroespalhamento (σ0) nas polarizações VH e VV, obtidos a partir do Sentinel-1 entre junho e outubro de 2022 em região de cultivos agrícola e vegetação natural na porção leste do Distrito Federal. As duas classes de alvos com atividade fotossintética foram classificadas utilizando a abordagem de classificação orientada a objeto. Sobre a classe cultivo agrícola a análise das variáveis CO2Flux e σ0 VH e VV apresentou uma alta variação no período, nos coeficientes de correlação (CV% = 23,57 e 51,09, respectivamente) e determinação (CV% = 25,65 e 44,18, respectivamente), no entanto, com valores baixos, bem como nos erros de regressão linear no período analisado. Mesmo após a remoção de valores anômalos devido à diferença temporal entre as aquisições dos sistemas sensores. Na vegetação, essas variações foram menos acentuadas, indicando maior estabilidade do alvo, em particular na correlação (CV% = 6,69 em VH e 4,45 em VV). As flutuações climáticas e janelas de plantio influenciaram as variações observadas nas duas classes. A espacialização dos resíduos das regressões lineares denotou que os pivôs irrigados apresentaram subestimações e solos expostos superestimações dos valores. Globalmente, as correlações mais fortes foram observadas entre CO2Flux e VH (rs=0,64 para a vegetação e rs=0,67 em cultivos). Sobre perspectiva temporal a regressão polinomial de segunda ordem com as polarizações reduziu o erro na predição dos valores do índice em culturas anuais (R² = 0,79 e MAE = 0,20), enquanto a regressão linear ponderada simples com σ0 VH, com ponderação a partir do ângulo do vetor formado entre os valores médios de umidade mínima e temperatura máxima foi eficaz para a vegetação campestre, capturando melhor os efeitos destas variáveis (R² = 0,96 e MAE = 0,035).