Monitoramento de queimadas no sudoeste do Pará, a partir de séries temporais do sensor modis

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2016.As queimadas associadas à expansão da pecuária e agricultura têm se tornado um problema no bioma Amazônico, causando danos severos ao meio ambiente. Imagens de sensoriamento remoto têm sido amplamente utilizadas no monitoramento de queimadas na extensa Floresta Amazônica, porém há a necessidade de aprimoramentos metodológicos para uma detecção automatizada. Esta pesquisa tem como objetivo avaliar séries temporais MODIS para o mapeamento de áreas queimadas no município de Novo Progresso, Pará, e determinar suas ocorrência nos diferentes tipos de uso e cobertura da terra durante o período de 2000-2014. Na detecção de área queimada, os seguintes dados foram comparados: banda do infravermelho próximo e índices espectrais (NBR, NDVI e NBRT), considerando-se imagens diárias e produtos compostos de 8 dias. As séries temporais MODIS foram filtradas e normalizadas temporalmente para eliminar falsos eventos de queimadas. A determinação dos valores limites para a ocorrência de queimadas foi obtida a partir da comparação da série de imagens MODIS com classificações visuais de dados LANDSAT/TM e ETM+ usando o coeficiente Kappa. O melhor resultado alcançado considerou os seguintes fatores: banda de infravermelho próximo, imagens diárias e normalização pela média, obtendo o valor de coeficiente Kappa de 0,72 e Acurácia Geral de 99%. As áreas desmatadas são as responsáveis por mais de 70% dos eventos de incêndios. As propriedades privadas apresentaram maior porcentagem de área queimada, enquanto as Reservas Ambientais Particulares e Terras Indígenas apresentaram as menores taxas. O resultado do método proposto foi melhor do que o disponível pelo produto de áreas queimadas (MCD45), mas ainda apresenta interferências de cobertura de nuvens que devem ser melhoradas em trabalhos futuros.Fires associated with the expansion of cattle ranching and agriculture has become a problem in the Amazon biome, causing severe environmental damages. Remote sensing images have been widely used in the fire monitoring on the extensive Amazon forest, but an accurate automated detection still need improvements. This research aims to evaluate MODIS time series spectral indices for mapping burned areas in the municipality of Novo Progresso, Para, and determine their occurrences in the different types of land use/land cover during the period 2000-2014. In burned area detection, the following data were compared: near-infrared band and spectral indices (NBR, NDVI and NBRT), considering daily images and 8-day composite products. MODIS time series were filtered and standardized temporally to eliminate false fire events. Threshold-value determination for the fire occurrences was obtained from the comparison of MODIS series with visual image classification of Landsat TM and ETM+ data using the Kappa coefficient. The best result considered the following factors: near-infrared band, daily data, and mean standardization, obtaining the Kappa coefficient value of 0.72 and Overall accuracy of 99%. The deforested areas are responsible for more than 70% of fire events. Private properties showed a higher percentage of the burned area, while private and Indigenous Lands Environmental Reserves had the lowest rates. The result of the proposed method was better than the burned area product (MCD45), but still shows cloud cover interference that should be improved in future work