Mapeamento do índice sensibilidade em área do litoral da Guiné-Bissau por GEOBIA e Machine Learning

Resumen

Este trabalho tem como objetivo gerar o mapa do Índice de Sensibilidade Costeira (CSI) ao derramamento de óleo para uma área na costa da Guiné-Bissau. Localizada na zona tropical da África Ocidental, a Guiné-Bissau possui uma extensa zona costeira, com predominância da amplitude da maré alta, que influencia o interior do continente em até 150 km, fazendo com que cerca de 22% do território seja inundado durante a estação chuvosa. A metodologia foi baseada nas Especificações Técnicas e Normas para a Elaboração de Cartas de Sensibilidade Ambiental para Derramamentos de Óleo no Brasil (Cartas SAO), utilizando análise de imagem baseada em objeto geográfico (GEOBIA) e aprendizado de máquina para classificação da cobertura do solo de uma imagem Sentinela (maio de 2020). Após a segmentação das imagens e coleta das amostras, foram extraídos os atributos da imagem (média e desvio padrão das bandas espectrais e dos índices de vegetação). A acurácia de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina foi avaliada (Random Forest, Support Vector Classifier, Gradient Boosting e Multilayer Perceptron). A Floresta Aleatória apresentou o maior escore F1 (0,97) e foi utilizada para a classificação final da cobertura do solo. As classes de cobertura da terra foram reclassificadas para valores de CSI. A área de estudo apresenta valores de CSI que variam de 3 a 10. No entanto, os maiores índices (8, 9 e 10) representaram 94,4% da área mapeada e são considerados as unidades de maior dificuldade para remoção de óleo. Considerando a vulnerabilidade do país à exposição de petroleiros que cruzam o Golfo da Guiné, o CSI é uma ferramenta importante na mitigação dos danos ambientais causados pelo derramamento de petróleo na costa guineense.