USO DE DRONES E GEOTECNOLOGIAS ABERTAS PARA O MONITORAMENTO DA COBERTURA DO SOLO EM UMA ÁREA DE RESTAURAÇÃO DA MATA ATLÂNTICA
restauração ecológica; Mata Atlântica; drones; Google Earth Engine; classificação de cobertura do solo.
A restauração ecológica em larga escala na Mata Atlântica é estratégica para a conservação da biodiversidade e a resiliência ambiental do bioma, e demanda monitoramento padronizado, replicável e auditável para apoiar a gestão adaptativa e a prestação de contas. Este trabalho implementou e avaliou um fluxo digital de monitoramento baseado em dados obtidos por drones com sensores RGB e multiespectral, métricas estruturais derivadas de fotogrametria, incluindo o modelo de altura do dossel (CHM), índice espectral (NDVI), classificação supervisionada (Random Forest) e processamento em ferramentas abertas (Google Earth Engine e QGIS). Em uma área piloto de aproximadamente 13,0 ha, foram comparados dois períodos, T0 (abril de 2024) e T1 (janeiro de 2026; cerca de 20 meses pós-plantio), gerando mapas de cobertura do solo, estimativas de mudança líquida, análise de transições entre classes e comparação entre sensores no T1. Os resultados indicaram aumento de vegetação nativa e redução de gramínea exótica no período, com mudanças líquidas semelhantes entre sensores (ΔVN: +2,91 ha no RGB e +3,00 ha no multiespectral; ΔGE: -3,17 ha no RGB e -3,28 ha no multiespectral). A validação pontual indicou desempenho elevado (OA ≈ 0,90–0,91; Macro-F1 ≈ 0,89–0,91), e as áreas por classe foram reportadas também com estimativas ajustadas por erro e IC95%, ampliando a defensabilidade para inferência. A concordância espacial entre RGB e multiespectral no T1 foi alta (86,7%), porém as discordâncias (13,3%) concentraram-se no estrato baixo (CHM < 1 m) e foram dominadas por trocas entre vegetação nativa jovem e gramínea, destacando uma zona crítica de incerteza em levantamentos iniciais. A validação independente por transectos de campo confirmou as estimativas dos mapas para o indicador de cobertura de vegetação nativa. Como contribuição aplicada, o estudo propõe uma estratégia operacional baseada no uso recorrente de RGB como referência de série temporal e no uso direcionado do multiespectral e do CHM como camadas de controle de qualidade e priorização de manejo em áreas críticas.