Monitoramento da trajetória de restauração florestal em áreas de preservação permanente impactadas por rejeito de mineração com uso de sensoriamento remoto

Abstract

O monitoramento da restauração florestal em Áreas de Preservação Permanente (APPs) impactadas por rejeitos de mineração exige ferramentas capazes de acompanhar a evolução da cobertura vegetal em escala temporal e espacial compatível com programas de reparação ambiental de longo prazo. Esta dissertação avaliou o potencial do sensoriamento remoto para o monitoramento da trajetória de restauração florestal em APPs da bacia do rio Doce, Minas Gerais, impactadas pelo rompimento da Barragem de Fundão, estruturando-se em dois capítulos complementares. No primeiro capítulo, avaliou-se a trajetória espectral de três Unidades de Trabalho (UT01, UT02 e UT03) entre 2016 e 2026, por meio de imagens anuais Sentinel-2 e de imagens de alta resolução obtidas por Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), comparando-as a um ecossistema de referência. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) foi adotado como métrica principal, e os índices SAVI, MSAVI, EVI e EVI2 como indicadores complementares; a elevada correlação entre eles confirmou a coerência da resposta espectral. As três unidades apresentaram aumento progressivo da cobertura verde e redução do déficit espectral (NDVI) em relação à referência, com a UT01 atingindo a maior aproximação espectral em 2026 e tempo médio estimado de convergência de aproximadamente 5,8 anos após a implantação. No segundo capítulo, a análise em nível de pixel avaliou a aplicabilidade do NDVI na identificação de anomalias intraunidade. Na UT02, identificou-se um setor persistentemente inferior, adjacente à estrada, cuja trajetória mais lenta é compatível com efeito de borda e/ou entrada de animais de produção; o aumento da média anual do NDVI não foi acompanhado por redução significativa da variabilidade interna. Na UT03, utilizada como contraste comparativo, não se detectou núcleo anômalo persistente, e o ganho de cobertura ocorreu com redução significativa da variabilidade interna. Conclui-se que imagens anuais Sentinel-2, integradas a VANTs e ao monitoramento de campo, constituem abordagem operacional de baixo custo para triagem, acompanhamento temporal e identificação de anomalias em programas de restauração florestal sobre rejeitos de mineração. Entretanto, a convergência espectral deve ser interpretada como aproximação da cobertura verde, e não como comprovação de restauração ecológica completa, uma vez que o NDVI não mede diretamente riqueza de espécies, diversidade florística, regeneração natural ou estrutura da comunidade florestal. Palavras-chave: Restauração ecológica; NDVI; Sentinel-2; VANT; Convergência espectral; Bacia do rio Doce

Monitoring forest restoration in Permanent Preservation Areas (PPAs) impacted by mining tailings requires tools capable of tracking the evolution of vegetation cover at temporal and spatial scales compatible with long-term environmental reparation programmes. This dissertation assessed the potential of remote sensing for monitoring the forest restoration trajectory of PPAs in the Doce River basin, Minas Gerais, Brazil, impacted by the Fundão Dam collapse, and was structured into two complementary chapters. The first chapter assessed the spectral trajectory of three Work Units (UT01, UT02 and UT03) from 2016 to 2026, using annual Sentinel-2 images and high-resolution images obtained by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), compared with a reference ecosystem. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was adopted as the main metric, with SAVI, MSAVI, EVI and EVI2 as complementary indicators; their high correlation confirmed the coherence of the spectral response. The three units showed a progressive increase in green cover and a reduction of the spectral deficit (NDVI) relative to the reference, with UT01 reaching the greatest spectral approximation in 2026 and an estimated mean convergence time of approximately 5.8 years after planting. In the second chapter, a pixel-level analysis assessed the applicability of NDVI for identifying intra-unit anomalies. In UT02, a persistently lower-performing sector adjacent to the road was identified, whose slower trajectory is consistent with edge effects and/or the entry of livestock; the increase in the annual mean NDVI was not accompanied by a significant reduction in internal variability. In UT03, used as a comparative contrast, no persistent anomalous core was detected, and the cover gain occurred with a significant reduction in internal variability. It is concluded that annual Sentinel-2 images, integrated with UAVs and field monitoring, constitute a low-cost operational approach for screening, temporal tracking and anomaly identification in forest restoration programmes on mining tailings. However, spectral convergence should be interpreted as an approximation of green cover, and not as evidence of complete ecological restoration, since NDVI does not directly measure species richness, floristic diversity, natural regeneration or the structure of the forest community. Keywords: Ecological restoration; NDVI; Sentinel-2; UAV; Spectral convergence; Doce River basin