Monitoramento do desmatamento por meio de imagens de satélite e análise de dados

Aja antes que seja tarde demais. Monitore a perda de cobertura florestal causada tanto por desastres naturais quanto por atividades humanas não autorizadas utilizando as imagens de satélite e as ferramentas analíticas do EOSDA LandViewer para:

  • Monitoramento de desmatamento em tempo real
  • Acompanhar com imagens de satélite comprova desmatamento os cortes legais de árvores e verificar sua conformidade com o EUDR
  • Acessar a imagens de satelite com apenas alguns cliques
Monitoramento de imagens de satélite

Soluções via monitoramento de imagens de satelite do desmatamento

Detecte e combata a extração ilegal de madeira

O EOSDA LandViewer permite o monitoramento de desmatamento em tempo real, oferecendo uma visão clara das mudanças na paisagem e possibilitando ações rápidas contra a exploração ilegal de madeira.

Desmatamento ilegal detectado na Bacia do Congo

Monitoramento de atividades ilegais em florestas tropicais

O EOSDA LandViewer oferece acesso a dados de satélite de alta resolução e índices de vegetação para apoiar o monitoramento em regiões de floresta tropical. Ao identificar precocemente sinais de extração de madeira ou construção de estradas, os usuários podem planejar intervenções oportunas para proteger ecossistemas vulneráveis.

Mapa NDVI de uma floresta tropical em Papua-Nova Guiné

Monitoramento o satélite comprova desmatamento autorizado

O EOSDA LandViewer oferece ferramentas confiáveis para monitoramento da perda de cobertura florestal, por meio de imagens de satélite, permitindo que as partes interessadas monitorem e garantam que as atividades estejam dentro dos limites legais e ecológicos.

Monitoramento por imagens de satélite no Paraguai

Garanta conformidade com regulamentações de desmatamento zero

O EOSDA LandViewer contribui para a transparência nas cadeias de suprimento ao permitir que os usuários monitoramento de desmatamento em tempo real nas áreas de origem. As empresas podem verificar o cumprimento de compromissos de desmatamento zero, incluindo o EUDR, atender a padrões ambientais e fornecer provas confiáveis baseadas em satélite aos seus stakeholders.

Desmatamento detectado em Ontário, Canadá

Como usar imagens de satélite para monitoramento do desmatamento

Defina sua AOI (área de interesse)

Escolha sua área de interesse pesquisando por ela, desenhando-a no mapa ou enviando um arquivo. Assim, todas as análises de monitoramento de imagem de satelite refletirão com precisão as condições da região florestal específica.

Pesquise e selecione a cena relevante

Refine sua busca aplicando filtros como data de aquisição, cobertura de nuvens, tipo de sensor e cobertura da AOI. Selecione imagens de satélite que estejam alinhadas com o seu cronograma para o monitoramento, identificar extrações ilegais ou avaliar a regeneração após distúrbios.

Aplique índices ou combinações de bandas

Melhore sua análise aplicando índices de vegetação ou combinações personalizadas de bandas específicas para o monitoramento florestal de imagens de satelite desmatamento mundial. Use o NDVI, o Índice de Desmatamento e outros para identificar sinais iniciais de desmatamento, desmatamento ilegal, danos causados por queimadas e avaliar a saúde geral da floresta dentro da sua AOI.

Execute análises avançadas para detectar perda florestal

Utilize ferramentas como Análise Temporal, Detecção de Mudanças e Agrupamento (Clustering) para rastrear tendências, revelar extrações ilegais, identificar mudanças na cobertura florestal por meio de imagem de satelite e gerar insights confiáveis baseados em dados, apoiando a conservação florestal de longo prazo por meio do monitoramento por sensoriamento remoto.

Definindo a AOI no mapa Buscando a cena mais relevante Selecionando um índice para aplicar à AOI Analisando o desmatamento com diferentes ferramentas

Principais funcionalidades analíticas para monitoramento de desmatamento

Índices e combinações de bandas

Aplique índices de vegetação e combinações de bandas para análise de imagens de satélite. Essas ferramentas detectam perda florestal, monitoram degradação e avaliam ecossistemas. No EOSDA LandViewer, destacam-se:

  • NDVI: Detecta desmatamento completo. Ausência de vegetação indica remoção das árvores até a raiz
  • Índice de Desmatamento: Compara as imagens mais recentes sem nuvens para destacar áreas recentemente desmatadas
  • EVI: Reduz o ruído atmosférico e do solo. Ideal para monitoramento de florestas tropicais com alta cobertura de nuvens
  • NDWI: Detecta desmatamento em florestas úmidas acompanhando o teor de água
  • NBR: Identifica corte raso, cicatrizes de exploração madeireira e áreas impactadas por incêndios
  • NDMI: Indica desmatamento ou secagem da floresta antes de atividades madeireiras ou incêndios
aplicação de índices e combinações de bandas

Detecção de mudanças

Use a Detecção de Mudanças no EOSDA LandViewer para rastrear a perda florestal comparando imagens de satélite ao longo do tempo. Identifique instantaneamente extração ilegal de madeira, desmatamento ou danos causados por incêndios dentro da sua área de interesse. A ferramenta destaca a perda de vegetação e mudanças estruturais, permitindo resposta rápida e ações baseadas em evidências.

aplicando detecção de mudanças a imagens de satélite de desmatamento

Análise de Séries Temporais

Monitore mudanças florestais ao longo do tempo com Análise de Séries Temporais para detectar perda gradual, desmatamento sazonal ou degradação prolongada. Ao analisar tendências de vegetação com índices como NDVI ou NBR, é possível identificar sinais precoces de atividade ilegal, acompanhar a regeneração e apoiar ações preventivas e o cumprimento de políticas ambientais.

Análise de Séries Temporais aplicada a imagens de satélite

Clusterização

A funcionalidade de clusterização torna o monitoramento por sensoriamento remoto mais preciso, agrupando áreas florestais com vegetação, saúde ou níveis de perturbação semelhantes. Isso ajuda a identificar padrões de degradação e mudanças na estrutura da floresta, orientando decisões mais inteligentes e esforços de conservação mais direcionados.

clusterização aplicada ao monitoramento da perda florestal