Classificação Supervisionada de Áreas Queimadas do Cerrado Utilizando Atributos Espectrais Provenientes de Séries Temporais do Sensor WFI
O Cerrado evoluiu sob a presença natural do fogo, contudo, incêndios de origem antrópica colocam em risco a conservação dos ecossistemas desse bioma, pois são mais intensos, difusos e frequentes. O monitoramento de eventos relacionados ao fogo é fundamental enquanto um instrumento de gestão ambient...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Uberlândia
2024-11-01
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| Series: | Revista Brasileira de Cartografia |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/71999 |
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| author | Alisson Cleiton de Oliveira Brenda Oliveira Rocha Cesar Augusto de Moraes Costa Thales Sehn Körting |
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| author_sort | Alisson Cleiton de Oliveira |
| collection | DOAJ |
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O Cerrado evoluiu sob a presença natural do fogo, contudo, incêndios de origem antrópica colocam em risco a conservação dos ecossistemas desse bioma, pois são mais intensos, difusos e frequentes. O monitoramento de eventos relacionados ao fogo é fundamental enquanto um instrumento de gestão ambiental. Considerando tecnologias e aplicações de sensoriamento remoto, destacam-se dois produtos principais de estudos do fogo: focos de calor (ou fogo ativo) e áreas queimadas. O objetivo deste artigo é analisar a viabilidade da utilização de séries temporais de imagens do sensor WFI (Wide Field Imaging Camera), que imageia nas bandas do visível e do infravermelho próximo, a bordo dos satélites CBERS-4, CBERS-4A e AMAZONIA-1, no mapeamento de áreas queimadas dos anos de 2020, 2021 e 2022 do Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros, utilizando o Random Forest, algoritmo de classificação supervisionada. A série temporal é composta por 235 imagens que foram integradas em uma grade regular, resultando em seis conjuntos de dados independentes (banda do NIR e os índices espectrais BAI, EVI, GEMI, NDVI e NDWI) para treinamento, validação e teste. De forma geral, o NDVI apresentou as menores acurácias, e entre os datasets anuais, 2021 teve o melhor desempenho, seguido por 2020. Generalizações, conduzidas em datasets anuais aplicando-se os modelos multitemporais, isto é, treinados com amostras dos três anos, retornaram IoUs superiores a 70% em 2020 (exceto o EVI e o NDVI) e 2021 (exceto o NDVI) e superiores a 60% em 2022 (exceto o NDVI).
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| institution | Kabale University |
| issn | 0560-4613 1808-0936 |
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| publishDate | 2024-11-01 |
| publisher | Universidade Federal de Uberlândia |
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| series | Revista Brasileira de Cartografia |
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| topic | Fogo Sensoriamento Remoto CBERS-4 CBERS-4A AMAZONIA-1 |
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