Domínio Morfoclimático Do Cerrado

O que é o domínio morfoclimático do cerrado e como mapear na prática

O domínio morfoclimático do cerrado ocupa grande parte do planalto central brasileiro. Ele se estende do Mato Grosso ao Maranhão, passando por Goiás, Tocantins, Minas Gerais e o centro de São Paulo. As condições climáticas são bem definidas: estação seca no inverno e temperaturas médias entre 22°C e 28°C. O solo tem acidez elevada e baixa disponibilidade natural de nutrientes, com deficiência de cálcio e magnésio em grande parte das áreas. A vegetação combina árvores tortas, raízes profundas e gramíneas perenes. Para mapear esse domínio, eu uso uma combinação de imagem de satélite, dados climáticos e perfil do solo. O processo leva de 40 minutos a 2 horas, dependendo da resolução dos dados disponíveis. Comece baixando uma imagem Landsat 8 ou Sentinel-2. A faixa do infravermelho próximo (NIR) e a banda red-edge são essenciais para distinguir cerrado stricto senso de formações mais abertas. No QGIS, aplique um classificador supervisionado com amostras de solo. Use o índice NDVI para separar as áreas de maior cobertura arbórea. Em seguida, sobreponha camadas de precipitação e temperatura do WorldClim. O resultado costuma cruzar bem com a classificação de Savane do IBGE.

O problema é que o cerrado não é uniforme. Existem os cerradões, campos limpos, mata de galeria e veredas dentro dessa unidade. Se você usar apenas um classificador, vai confundir tudo. A solução é criar classes secundárias com base na densidade arbórea e na umidade do solo. Eu costumo rodar uma análise de textura com o operador de Morphological Profile depois da classificação inicial. Isso reduz muito o ruído espectral. Um detalhe que pega muita gente: a estação seca transforma completamente o sinal espectral. A copa das árvores fica mais aberta e o solo exposto reflete diferente. Se você treinar o classificador só com imagens de verão, os resultados no outono-inverno vão piorar. Eu resolvi isso treinando o modelo com imagens de três meses diferentes. A precisão subiu de 71% para 89% no meu último mapeamento na divisa de Goiás com Tocantins.

Variáveis-chave que determinam os limites do domínio

Os limites desse domínio não são definidos só pela vegetação. O relevo, a profundidade do solo e o regime de fogo entram na conta também. Na prática, eu observo três coisas: Primeiro, a profundidade do solo. Horizontes B texturizados (B tátrico) aparecem em quase toda a área. Eles indicam lixiviação moderada e drenagem rápida. Segundo, a freqüência de incêndios. O cerrado depende do fogo. Áreas com supressão total de queimadas tendem a evoluir para floresta estacional, o que distorce o mapeamento.

Terceiro, a altitude. A maior parte do domínio fica entre 500 e 1200 metros. Acima disso, as formações tendem a se fundir com campos de altitude ou cerradões de montanha.

Pegadinhas comuns e quando o método falha

O principal erro é confiar na cobertura vegetal como único critério. A agricultura avança rápido no cerrado. Soja e milho substituem a vegetação nativa em áreas enormes. Um mapa baseado só em satélite vai mostrar cerrado onde já existe plantação. O workaround é cruzar com dados de uso e cobertura do terra do MapBiomas. Isso filtra as áreas já convertidas. Outro problema é a zona de transição com a caatinga e com a mata atlântica. Nesses limites, a vegetação se mistura. O classificador erra bastante. Eu recomendo usar uma zona de buffer de 5 km ao redor dos pontos de amostra para validar manualmente. Leva mais tempo, mas evita falsos positivos. Também vale lembrar que a resolução espacial importa. Com pixel de 30 metros do Landsat, áreas pequenas de mata ciliar dentro do cerrado ficam perdidas. Se precisar de detalhe maior, use Sentinel-2 com 10 metros. O processo fica mais lento, mas o ganho na classificação é real.

Dados e fontes recomendadas

Para construir o mapeamento, os dados gratuitos são suficientes na maioria dos casos. O Landsat 8/9 e o Sentinel-2 estão no Google Earth Engine. Os dados climáticos vêm do WorldClim versão 2.1. O relevo pode ser extraído do SRTM ou doASTER GDEM. Para validação de solo, o banco de dados do SDN (Sistema de Dados Neodáricos) ou a malha de solos do EMBRAPA são úteis. Não existe download pronto do domínio morfoclimático do cerrado em formato vetorial pronto para usar. A classificação precisa ser feita sobrepondo as camadas. Eu empacoto os scripts em Python com rasterio e scikit-learn. Isso padroniza o processo e permite replicar o trabalho em outras regiões.

Quando vale a pena usar essa abordagem e quando não vale

A abordagem funciona bem para mapeamentos regionais e estudos de biogeografia. Ela perde qualidade em escalas locais, onde a heterogeneidade é muito alta. Se você precisa de precisão de hectare para fins de licenciamento ambiental, o mapeamento puramente espectral não basta. Nesse caso, o ideal é fazer coleta de campo ou usar drone com sensor multiespectral. Também não recomendo aplicar o método em áreas de cerradão emmata atlântica em transição. A sobreposição espectral entre as formações gera muitos erros. Nessas zonas, um levantamento botânico tradicional resolve mais rápido do que insistir em classificação automática. O domínio morfoclimático do cerrado é uma unidade real e mapeável, mas exige cuidado com as variáveis secundárias. Vegetação, clima e solo precisam ser analisados juntos. Quando isso é feito, o resultado é consistente e útil para planejamento territorial.