Olá Jocilene,
   Vamos lá.
   Primeiro , parabéns pelo texto que está claro, sintético e apresenta o seu propósito
   E baseado nele vou tecer alguns comentários para que busquemos os ajustes necessários 
   que ajudarão a você e ter o melhor proveito do curso na direção da sua Tese.
   
   Em síntese você parece estar preocupada com uma questão relativa a avaliação de diferentes Bases de Dados que apresentam
   uma medida (em geral um indicador ou um sistema de indicadores) para um processo *degradação da terra* 
   (e no meio disso você cita outro processo *desertificação*).
   
   Você constata que existem vários produtos de mapeamento para os dois processos e depois estabelece seu interesse e foco 
   em um deles a *degradação* ("Apesar disso, existe uma lacuna na identificação das semelhanças e diferenças 
   entre esses mapeamentos de *degradação*")
   
   E você deseja estabelecer alguma métrica ou um sistema de métricas para tratar com as diferenças e similaridades entre
   os mapeamentos que buscam representar este processo.
   
   Pontos importantes:
   
   [1] É necessário ANTES de tudo entender o que cada produto de mapeamento está MEDINDO quando
   mede *degradação da terra*. Se há distâncias no CONCEITO haverão diferenças nas medidas expressas nos mapas.
   Ou se o CONCEITO é o mesmo mas a forma de medir é diferente , haverão diferenças nos mapas.
   O MAPEAMENTO CONCEITUAL é o primeiro passo. E ele envolve a DEFINIÇÃO CLARA DO CONCEITO que se está MEDINDO em cada proposta.
   E como os elementos do CONCEITO são mapeados para variáveis e/ou indices e indicadores.
   
   [2] É possível HARMONIZAR estas diferentes definições e as diferentes medidas? 
   
   [3] Voce precisa de métricas adequadas para apreender os erros de quantificação e os erros de localização. 
   A distribuição espacial dos erros é fundamental na análise. Você pode ter bons indicadores de acrucaia e 
   precisao globais mas uma péssima distribuição espacial dos erros. 
   
   [4] Uma referência, um mapas referência ( uma "verdade" ainda que não exista, mas alguem em quem confio mais que os outros!) sempre ajuda muito.
   
   [5] matrizes de confusão parecem simples MAS não são, e são ótimas ferramentas quando 
   usadas apropriadamente e interpretadas adequadamente. Exploradas de maneira incorreta trazem confusão para a análise e para o analista!
   
   [6] Um livro recente do cara que mais estudou esta questão é o primeiro passo para você olhar ferramentas que vai precisar para
   fazer o que deseja. O livro é:
   
{{:ser301-2024:pontius-jr_metrics-that-make-a-difference_2022.pdf| Robert Pontius Jr. (2022) Metrics That Make  
a Difference. How to Analyze Change and Error. Advances in Geographic Information Science ISBN 978-3-030-70764-4, https://doi.org/10.1007/978-3-030-70765-1}}
   
   E este paper do SBSR do Pontius e do Fonseca avaliando os dados de DESMATAMENTO de tres produtos é interessante para voce e seu propósito:
   COMPARISON AMONG TIME SERIES MAPS OF DEFORESTATION IN THE AMAZON: HOW INDEPENDENT MONITORING SYSTEMS RELATE TO OFFICIAL DATA 
   Antonio Victor Galvão da Fonseca, Robert Gilmore Pontius Jr. SBSR, 2023.
[[http://marte2.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/marte2/2023/05.10.19.29/doc/155782.pdf?languagebutton=en|COMPARISON AMONG TIME SERIES MAPS OF DEFORESTATION IN THE AMAZON: HOW INDEPENDENT MONITORING SYSTEMS RELATE TO OFFICIAL DATA. Antonio Victor Galvão da Fonseca, Robert Gilmore Pontius Jr. SBSR, 2023.]]   
\\
   Este paper de 2000, mais antigo , que foi revisado à frente, mas que introduz bem o problema.
   
{{:ser301-2024:pontius_2000_pers.pdf| R. Gil Pontius, Jr. (2000) Quantification Error Versus Location Error in Comparison of Categorical Maps}}