Uso de sensoriamento remoto para identificação de queimadas no parque estadual Encontro das Águas
Tipo
TCC
Data de publicação
2021-06-15
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Oliveira, Amanda Caroline de
Costa, Pedro Otávios da Silva Vieira
Vieira, Rodrigo Belli
Costa, Pedro Otávios da Silva Vieira
Vieira, Rodrigo Belli
Orientador
Pamboukian, Sergio Vicente Denser
Título da Revista
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Programa
Resumo
Diante da reconhecida importância socioambiental do Pantanal, causam grande preocupação as notícias relatando os devastadores incêndios e queimadas ocorridas no ano de 2020 na região. Este trabalho visa identificar e analisar a ocorrência de incêndios em 2020 no Parque Estadual Encontro das Águas, através de imagens dos satélites Landsat-8 e Sentinel-2, além de comparar os índices espectrais Normalized Burn Ratio (NBR) e Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) para definir o mais adequado para essa análise. A comparação confirmou os resultados esperados, apontando o NBR como o índice mais adequado para a identificação e classificação de áreas queimadas, não só por se demonstrar mais sensível a área queimada, como por evitar a ocorrência de falsos positivos. As imagens processadas com a utilização do software QGIS para o índice NBR, demonstraram uma queimada agressiva no Parque no segundo semestre do ano, em especial nos meses de agosto, setembro e outubro. Além disso, quando esse mesmo período foi analisado para o ano de 2019, ficou claro que as queimadas no ano de 2020 duraram mais e foram mais devastadoras, com uma área queimada total aproximadamente 11 vezes maior para o ano de 2020.
Given the recognized socio-environmental importance of the Pantanal, the news reporting the devastating fires and fires that occurred in the year 2020 in the region are of great concern. This work aims to identify and analyze the occurrence of fires in 2020 in the Encontro das Águas State Park, through images from the Landsat-8 and Sentinel-2 satellites, and to compare the NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) spectral indexes to define the most suitable for this analysis. The comparison confirmed the expected results pointing out, the NBR as the most adequate index for the identification and classification of burned areas, not only because it’s more sensitive to the burned area, but also for avoiding the occurrence of false positives. The images processed using the software QGIS for the NBR index showed an aggressive burning in the park in the second half of the year, especially in the months of August, September and October. Furthermore, when this same period was analysed for the year 2019, it becomes clear that the fires in the year 2020 lasted longer and were more devastating, with a total burned area approximately 11 times greater in the year 2020.
Given the recognized socio-environmental importance of the Pantanal, the news reporting the devastating fires and fires that occurred in the year 2020 in the region are of great concern. This work aims to identify and analyze the occurrence of fires in 2020 in the Encontro das Águas State Park, through images from the Landsat-8 and Sentinel-2 satellites, and to compare the NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) spectral indexes to define the most suitable for this analysis. The comparison confirmed the expected results pointing out, the NBR as the most adequate index for the identification and classification of burned areas, not only because it’s more sensitive to the burned area, but also for avoiding the occurrence of false positives. The images processed using the software QGIS for the NBR index showed an aggressive burning in the park in the second half of the year, especially in the months of August, September and October. Furthermore, when this same period was analysed for the year 2019, it becomes clear that the fires in the year 2020 lasted longer and were more devastating, with a total burned area approximately 11 times greater in the year 2020.
Descrição
Palavras-chave
índice espectral , monitoramento , NBR , NDVI , queimadas , sensoriamento remoto , spectral index , monitoring , burned , remote sensing