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:
 

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.

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.
 

R. Gil Pontius, Jr. (2000) Quantification Error Versus Location Error in Comparison of Categorical Maps