LuccME – Modelagem de uso e cobertura da terra

Já faz um tempo que a área de modelagem ambiental faz parte dos meus estudos e no início desse ano tive a excelente oportunidade de fazer um curso fantástico com a equipe do INPE, que desenvolve o aplicativo LuccME. Na ocasião conheci a Drª Ana Paula Dutra Aguiar, que é impar como pessoa e profissional. Ela é graduada em Ciência da Computação e tem mestrado e doutorado pelo INPE em Sensoriamento Remoto, onde tem se dedicado aos estudos sobre mudanças de uso e cobertura da terra e na modelagem desses fenômenos, sendo a líder do grupo de modelagem de uso da terra do CCST e responsável pelo desenvolvimento do LuccME.

Durante o curso, que foi intensivo e bastante puxado, eu tentei gravar áudio e vídeo para postar para vocês, mas infelizmente não ficou bom. Passado o tempo, pensei que seria legal conversar um pouco com a Drª Ana Paula sobre as questões de modelagem, mudanças de uso e cobertura, o aplicativo e outras coisas mais, para iniciarmos as discussões nessa área aqui no blog. Sendo assim, fica aqui a conversa que tivemos. Espero que vocês gostem e que aguce o interesse pela área que é excelente.

AP: Ana Paula

SG: Sadeckgeo

SG: O que é o LuccME e o que levou ao desenvolvimento dele?

AP: O LuccME é uma ferramenta para construção de modelos e cenários espacialmente explícitos de mudança de uso e cobertura da terra.

É uma história de muitos anos. Começou com a minha tese de Doutorado e a do Tiago Carneiro.  Nós dois fizemos doutorado na mesma época no INPE, eu em Sensoriamento Remoto e ele em Computação Aplicada, os dois orientados pelo Dr. Gilberto Câmara. Na verdade, defendemos com um dia de diferença em 2006 – e até fizemos a festa juntos…

 Na minha tese, eu adaptei o modelo CLUE para a Amazônia, usando o código em C que obtivemos através de uma parceria com a Universidade de Wageningen – minha tese na verdade foi feita em colaboração com eles, em especial Dr. Kasper Kok. O Tiago é um brilhante pesquisador da Universidade Federal de Ouro Preto, que desenvolveu o TerraME. 

O TerraME é um ambiente de modelagem espacialmente explícita para qualquer tipo de modelo, não só de mudança de uso da terra. O primeiro passo na direção do que viria a ser um dia o LuccME foi implementar uma versão do CLUE para em ambiente TerraME. Isso ainda em 2006. Depois, na tese da primeira aluna que orientei, a Eva Moreira, implementamos uma outra versão mais recente do CLUE, para dados em menor resolução. Com estas versões, tínhamos modelos regionais para a Amazônia, e outros mais locais, para a BR163 e Santarém.

Então, começaram a sair na literatura artigos sobre a estrutura comum de muitos modelos consolidados de mudança de uso da terra, como o CLUE e outros. Estes artigos (em especial um do Peter Verburg de 2006) dizia que, apesar de usarem técnicas e nomenclatura distintas, muitos modelos apresentavam a mesma estrutura funcional, baseada em demanda-alocação-potencial. O que é isso? Simples. Os modelos apresentavam funções distintas para estimar a quantidade e a localização de mudanças, com base em fatores biofísicos e socioeconômicos específicos. A quantidade de mudança (estimada pelo componente de demanda) é alocada ao espaço de acordo com o potencial de cada célula.

Com base nisso tivemos a ideia: Será que a gente não conseguiria criar um arcabouço no qual a gente pudesse separar (fisicamente) essas funcionalidades em módulos, implementando as diferentes técnicas empregadas por diferentes autores na literatura?

E assim surgiu o LuccME. Primeiro como uma ideia, e batizado assim em 2010. Dois alunos foram os principais responsáveis pelo nascimento do LuccME, o Sergio Costa (hoje professor na UFMA) e o Paulo Pimenta, que foi meu aluno de mestrado na UFPA, e hoje está fazendo Doutorado na França.

SG: Por que ele é importante e como ele se relaciona com outras propostas como o DinâmicaEGO ou o CLUE?

AP: Acho que o mais importante do LuccME é ele ser de código aberto. Além disso, é bem fácil utilizar – e você pode combinar técnicas utilizadas para resolver a alocação e potencial em diferentes modelos da literatura, como o CLUE e o DinamicaEGO. E pode desenvolver novos componentes. Nós estamos sempre tendo ideias novas. E esperamos que os usuários possam fazer o mesmo.

Por exemplo, para estimar o potencial de cada célula hoje o usuário pode escolher entre regressão linear, regressão espacial, regressão logística, um método novo baseado no Maxent. E existem variações nesses métodos, por exemplo, modificar o potencial de acordo com repulsão e atratividade dos vizinhos; regionalização; calcular o potencial com base em uma data ou na mudança entre duas datas. Para alocação, temos os métodos iterativos baseados no CLUE original, mas também métodos que fazem ordenamento, como faz o DinamicaEGO. Tudo depende da escala e objetivos da aplicação. E agora temos interface gráfica, o que facilita muito a construção dos modelos.

SG: O que são, pra que servem e qual a relevância dos modelos?

AP: Eu gosto da seguinte definição:  modelos de mudança de uso e cobertura da terra (ou LUCC, da sigla em inglês, “land use and cover change”) quantificam as relações no tempo e no espaço entre fatores determinantes e os padrões espaciais e temporais de mudanças. Eles são ferramentas que visam apoiar a análise das causas e consequências dessas mudanças. Acho que essa definição é do Peter Verburg, que é um dos desenvolvedores iniciais dos modelos da família CLUE.

Veja – são “ferramentas que visam apoiar análises”. Eles não resolvem nada para você. O processo de modelagem em si é um instrumento de construção de um entendimento. No caso de modelos LUCC, o entendimento de processos de desmatamento, de desertificação, expansão de determinadas culturas agrícolas, urbanização, etc. Isso é muito mais amplo do que a ferramenta computacional, do que o modelo X ou Y. E aí para mim está a relevância principal da modelagem LUCC, que ajudar a entender determinado contexto geográfico (passado, presente e futuro) e facilitar o diálogo entre os múltiplos atores envolvidos.

SG: Em modelagem, geralmente usamos células de agregação da informação, agora, como definir o melhor tamanho de célula para o meu objetivo de estudo?

AP: Você primeiramente tem de avaliar como ocorre o processo que você está analisando – como elas se distribuem no tempo e no espaço. Por exemplo, se você verifica que sempre ocorrem mudanças maiores do que 1 ha, não precisa de resolução mais fina do que isso.   Em segundo lugar, você tem de considerar a resolução do seu dado de uso da terra de entrada e o tamanho da sua área de estudo.

Uma característica interessante do LuccME é poder representar os dados de uso de duas formas. Nós temos variáveis “discretas”, isso é, uma célula tem somente um uso a cada passo de tempo (como um mapa temático). Neste caso, a escolha da resolução é mais crítica.

Mas o LuccME também permite trabalhar com mistura de classes na mesma célula. Cada célula tem, nesse caso, seus 100% formado pelas porcentagens de várias classes. Nesse caso, a escolha da resolução é mais flexível, e você não perde informação. Pode ponderar outras questões, como tempo de processamento, e simplicidade do modelo.

Hoje temos aplicações no LuccME com células de 250 x 250 m, e outras com 25 x 25 Km. No nosso site mostramos algumas delas.

SG_nota: Consulte material aRTfillcell

SG: Baseado que a modelagem é feita hoje, para ser vista no futuro, existe um tempo ótimo ou limite até onde eu posso prever? tipo, modelos são bons para prever até 5 anos…

AP: Respondendo secamente sua questão, eu diria que depende muito do processo em si que você está analisando, da estabilidade da relação entre os padrões de mudança de uso e os fatores determinantes.

Mas na verdade eu não gosto muito da palavra “previsão” nesse contexto de mudanças de uso da terra. Tudo bem que a gente calibra/valida os modelos normalmente com dados observados, e aceita uma determinada margem de acerto no período onde temos dados observados (por exemplo, de 2005 a 2015), mas daí a “prever” o futuro… São tantas incertezas no comportamento humano. Crises, mudanças políticas, institucionais.

Por isso gosto do conceito de cenários.  Esta definição é do Millennium Assessment: “Um cenário é uma estória sobre o futuro que pode ser contada em palavras ou números, oferecendo uma explicação internamente consistente e plausível sobre como os eventos podem vir a ocorrer no tempo. Um cenário não é uma tentativa de prever o futuro, mas de visualizar como o futuro pode se desenvolver, em trajetórias alternativas, consistentes e plausíveis.”

Trabalhar com o conceito de cenários é muito útil (e mesmo necessários) nessa área. Em mudanças de uso da terra é complicado falar em previsões, quando novos comportamentos podem ser esperados, e futuros estruturalmente diferentes podem emergir. O melhor é pensar em futuros alternativos de modo coeso, multidimensional, sem atribuir uma maior ou menor probabilidade a um deles. E então, explorar os resultados do seu modelo quantitativo no range de variação que determinado cenário permite.

SG: Como é feita a avaliação desses modelos?

AP: Através de métricas de validação (existem várias na literatura) você afere o quanto conseguiu ajustar o seu modelo com os dados disponíveis. Normalmente, o indicado é que você tenha pelo menos mapas de uso da terra da sua área de estudo em 3 datas (um intervalo para ajustar os parâmetros, outro para testar). No LuccME, nós já incluímos na própria interface gráfica métricas para serem aplicadas durante o processo de ajuste do modelo.

Mas obviamente você não pode só apertar botão e olhar os números da métrica. O processo todo envolve pensar nas relações entre fatores e mudanças de uso, com base na literatura, em experiência de campo e também, em muitos casos, através de métodos participativos.

SG: O que é fundamental, relacionado a conhecimento científico, saber para gerar bons modelos?

AP: Exatamente, como eu disse antes. Conhecer sua área de estudo. Eu não canso de dizer para meus alunos. Cadê os mapas? Quero – antes de você começar qualquer análise estatística, ou outro método – que você olhe os dados, entenda as mudanças, leia, se possível vá para o campo, converse com quem conhece a área.

E claro que do ponto de vista mais pragmático, você precisa de dados de entrada confiáveis, ou não tem como construir modelos de qualidade, não tem solução.

SG: No site (http://luccme.ccst.inpe.br/) nós já vemos algumas iniciativas de projetos acadêmicos sendo desenvolvidos e o projeto AMAZALERT, que gera cenários espacialmente explícitos para a Amazônia, além de algumas outras iniciativas junto com o CRA – INPE. Como esses projetos tem influenciado questões políticas, econômicas, sociais e ambientais? Esses cenários tem algum vinculo governamental?

AP: Os cenários do AMAZLERT, por exemplo, foram construídos com métodos participativos. Eles são qualitativos e quantitativos. Quer dizer, através de oficinas com representantes da sociedade civil, setor produtivo e governo, foram construídas histórias sobre o futuro, que depois foram quantificadas utilizando o LuccME. O resultado e o processo está num artigo cientifico que publicamos agora em 2016, na Global Change Biology. (Link)

Além disso, nós aqui no CCST participamos de diversos fóruns e projetos governamentais, onde sempre temos oportunidade de apresentar e discutir resultados, opinar sobre questões relevantes. Mas esse processo participativo é mais amplo que isso. Nós procuramos trabalhar de forma integrada com a sociedade.

SG: Nas questões de codificação (script), o que rola por trás do LuccME? São análises estatísticas básicas, são redes neurais, é modelagem bayesiana, são métricas de paisagem ou é tudo isso junto?

AP: A maior parte dos métodos implementados na versão atual, especialmente para cálculo de potencial (lembra que eu disse que são três componentes: demanda, alocação e potencial?), utilizam algum tipo análise estatística multivariada (linear, logística, espacial), para estabelecer a relação de localização entre mudanças e fatores com base em dados empíricos (por exemplo, os mapas do TerraClass). Na literatura existem outras técnicas, por exemplo, usando redes neurais, que nós não temos ainda. Mas acabamos de implementar um novo componente baseado no método de máxima entropia, desenvolvido inicialmente para modelagem de habitats. O que queremos é que as pessoas experimentem, investiguem – tem muito espaço para pesquisas e novos desenvolvimentos.

O mais legal é ver surgirem ideias. Ano passado, para uma tese aqui do INPE, de uma pesquisadora da Fiocruz, Jussara Angelo, nós desenvolvemos um componente de alocação de malária. Quer dizer, a mesma estrutura do LuccME, só que não para modelagem de uso da terra, com outra finalidade. Este ano, outro aluno utilizou o LuccME para desertificação, que para nós foi uma experiência nova. E agora tem um outro aluno que planeja usar para construir cenários de… parques eólicos!

SG: Já existe alguma coisa pensada para modelagem em tempo quase real, usando BIG DATA, mineração de dados, computação em nuvem e outras tecnologias?

AP: Como falei anteriormente. É uma evolução constante. O que era o maior problema até um tempo atrás (dados especializados de uso gerados de modo operacional) não só está deixando de ser, como caminhando para o oposto. Agora tempos de pensar em como lidar nos modelos com trajetórias de uso extraídas de sistemas com resolução temporal menor do que um ano. Se vocês olharem minha tese, há 10 anos, eu tive de combinar dados do censo agropecuário com mapas de desmatamento para obter um mapa de pastagem para uma data só!

SG: Existe alguma possibilidade de integração do LuccME com o TerraMA²?

AP: Nós não estamos trabalhando nisso ainda, mas é uma possibilidade também. Aqui no CCST nosso foco de integração tem sido com modelos do sistema terrestre, em especial com modelos de superfície que representam interação entre a biosfera e atmosfera, modelos hidrológicos – dentro de uma lógica de aprimorar a representação dos impactos das ações antrópicas em modelos globais.

Mas sempre procuramos trabalhar ligando escalas, com olhar para o desenvolvimento regional e questões de sustentabilidade.

SG: Com a implementação da TerraLIB 5 o que muda no LuccME? Será que poderíamos tê-lo como um plugin do TerraView?

AP: Em setembro a gente lança o LuccME 3.0 já compatível com o TerraLIB 5 (e com vários novos componentes). Com o TerraLIB 5 a gente espera aumentar bastante a capacidade do LuccME de tratar grandes bancos de dados celulares, representando áreas maiores com resolução mais fina. Mas como discutimos acima, a resolução “ótima” depende de vários fatores, em especial do processo e objetivo do estudo.

Acho que como plugin do TerraView não. Na verdade, na nova versão do TerraLib você nem precisa obrigatoriamente usar o TerraView, os dados podem ser manipulados em outros SIGs. Nós temos nossa própria interface gráfica. E agora você pode construir o banco de dados celular (como organizamos nossos dados em uma base comum para modelagem) no próprio TerraME.

Muitas novidades!

SG: Como é uma plataforma livre, temos como criar outras funções para serem incorporadas à ele? Como seria esse processo?

AP: Você tem de seguir um certo padrão para criar novos componentes de demanda, alocação ou potencial. Tem uma estrutura de diretórios e alguns métodos básicos que o componente tem de ter (como “verify” e “execute”). Agora na versão 3.0 vamos lançar o manual de programação revisado e bem completo.

A gente deu um salto de 2014 para cá com o apoio financeiro de um projeto do Fundo Amazônia. Um dos subprojetos tem justamente como objetivo transformar o LuccME (e o INPE-EM, que é uma ferramenta para modelagem de emissões de gases do efeito estufa) em produtos mais facilmente utilizáveis e extensíveis.

SG: Quando teremos cursos presenciais ou online para iniciamos nossos estudos em modelagem com o LuccME?

AP: Por enquanto só presenciais. Até ano passado, quem quisesse aprender tinha de se matricular como ouvinte na disciplina que eu dou na pós graduação em Ciência do Sistema Terrestre – PGCST (CST 401 – Modelagem de Uso da Terra). Essa possibilidade ainda existe, e a vantagem é que no final de 10 semanas a pessoa está com pelo menos uma versão inicial do seu modelo rodando, até alguns cenários dependendo do aluno.

Mas de agora em diante vamos oferecer cursos de curta duração pela SELPER, no mesmo esquema dos vários cursos de geoprocessamento que eles já oferecem. As inscrições para a primeira turma já estão abertas. Vai ser no final de novembro (2016). Se tiver procura, ano que vem (2017) devemos abrir outras turmas.

Mas eu acho que com a documentação e exemplos que preparamos, se a pessoa tiver uma base boa de geoprocessamento, ela consegue começar. Curso on-line nós não pensamos.

Aprender a usar a ferramenta é fácil. Mas o crucial é aprender a pensar o problema, a estruturar seu modelo.

SG: Quais as perspectivas no desenvolvimento do LuccME?

AP: Lançar a versão 3.0 agora em setembro de 2016 e a versão 3.1 em setembro de 2017. Queremos disponibilizar versões bem completas, com bons exemplos, para que as pessoas fora do INPE possam começar a construir modelos e desenvolver novos componentes. Depois, é o avanço cientifico e tecnológico, novos dados, novos métodos, maior capacidade de processamento.

Em termos de aplicação, estamos construindo no CCST um modelo LuccME/Brasil, que será a base do CCST para integração com modelos do sistema terrestre e modelos econômicos globais. Este modelo é também um produto do CCST para a sociedade, e com ele iremos gerar cenários para o país. Além disso, vemos a construção desse modelo como fonte de dados e informações para estudos regionais, que poderão ser aninhados aos nossos modelos. Todos os dados serão de domínio público, como fizemos com o banco de dados e resultados do AMAZALERT, que estão disponíveis no site do LuccME.

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Bem, gostaria de agradecer imensamente à Drª Ana Paula pela disponibilidade do seu tempo em conversar conosco, me colocar à disposição para outras conversas sobre a temática, pois o espaço aqui no blog está sempre aberto e vocês serão sempre bem vindos.

Espero que nossos leitores tenham gostado e sintam-se motivados a estudar modelagem, aproveitem o curso que está com inscrições abertas pela SELPER e para mais conversas como essa, deixe seu comentário e compartilhe em suas redes sociais.

Um grande abraço.