Modelo Bayesiano de dados espaciais aplicado ao mapeamento da integridade ecossistêmica da Amazônia brasileira.

A relação entre a perda de biodiversidade e os impactos nos serviços ecossistêmicos de florestas tropicais, em face à mudança global do clima em curso precisa ser melhor quantificada. Neste trabalho, considerou-se o conceito de Integridade Ecossistêmica (IE), que representa a conexão da biodiversidade com a capacidade dos ecossistemas em manterem os processos de auto-organização. As redes bayesianas (BBN- Bayesian Belief Network) podem fornecer métricas para a geração do índice de integridade do ecossistema, a partir do treinamento das relações probabilísticas de evidências obtidas através de dados de campo, dados de Sensoriamento Remoto e GIS. Assim, o objetivo deste trabalho é apresentar a abordagem metodológica e os resultados preliminares do mapeamento da IE, elaborada em escala regional para diferentes padrões fitoecológicos de paisagem da Amazônia brasileira. A modelagem baseou-se na aprendizagem dos parâmetros (modelo data-driven) através do algoritmo Expectation Maximization. Para a validação deste modelo probabilístico foi realizada uma avaliação em zonas controladas, observação de campo e comparação com o modelo de IE baseado em conhecimento (knowledge driven), elaborado por especialistas