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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4APPK92
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.20.18.27
Última Atualização2024:05.08.16.37.54 (UTC) pubtc@inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.20.18.27.57
Última Atualização dos Metadados2024:05.15.07.31.11 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18820-TDI/3415
Chave de CitaçãoOliveira:2024:MaBuAr
TítuloMapping burned areas in the Cerrado using time series from the CBERS and Amazonia satellites
Título AlternativoMapeamento de áreas queimadas no Cerrado utilizando séries temporais dos satélites CBERS e Amazonia
CursoSER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2024
Data2024-02-09
Data de Acesso19 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas80
Número de Arquivos2
Tamanho6066 KiB
2. Contextualização
AutorOliveira, Alisson Cleiton de
BancaGalvão, Lênio Soares (presidente)
Körting, Thales Sehn (orientador)
Mataveli, Guilherme Augusto Verola
Kuck, Tahisa Neitzel
Endereço de e-Mailalissoncleiton.oliveira@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2024-02-20 18:27:57 :: alisson.oliveira@inpe.br -> administrator ::
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2024-05-08 16:46:15 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2024
2024-05-15 07:31:11 :: administrator -> simone :: 2024
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavefire
WFI
Chapada dos Veadeiros National Park
supervised classification
random forest
fogo
WFI
Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros
classificação supervisionada
random forest
ResumoThe Brazilian Cerrado, a hotspot for global biodiversity conservation, evolved under the presence of natural wildfires. Fire has become frequent and widespread, and the Cerrado, where natural fires have occurred for at least four million years, is threatened by human-induced wildfires. The Chapada dos Veadeiros National Park (CVNP), located in the state of Goiás, Brazil, was established in 1961 and currently covers 240,611 ha. In 2017, approximately 66,000 ha were burned in the CVNP, and the Integrated Fire Management (IFM) was implemented still in that year to reduce the negative impacts of future criminal/accidental events. Remote Sensing (RS) data show that there were fire-foci in the CVNP during the dry months of 2020, 2021, and 2022. There are two RS-based products for wildfires detection: products of released heat and products of biophysical changes in vegetation. As an example of provider, there is the Queimadas Program of Brazils National Institute for Space Research (INPE), which provides products on daily fire hotspots and a monthly product of burned areas for the Cerrado. As of the current date, there are no products that employ Brazilian satellite images for the systematic mapping of burned areas. The objective of this research is to explore methods for supervised classification of time series images captured by the Wide Field Imager (WFI) sensor on board the CBERS-4, CBERS-4A, and AMAZONIA-1 satellites, using the Random Forest (RF) algorithm. The study area is the CVNP and its buffer zone of 10 km, and the time window covers the years 2020, 2021 and 2022. A total of 382 images were acquired from INPE archive and after filtering for cloud cover it was decided to keep 235 images: 50 from 2020, 72 from 2021 and 113 from 2022. The WFI sensor has four spectral bands (BGR NIR), which is a limiting factor. Consequently, we estimated and integrated the BAI (Burned Area Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), GEMI (Global Environmental Monitoring Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index) spectral indices into a regular grid with 500 m x 500 m cells, totalling 38,957 cells. For each one of the previous spectral indices more the NIR band, datasets containing annual and semi-annual observations were structured and the models were trained using samples of burned areas and unburned areas previously collected through visual image analysis. The annual models achieved at least 90% accuracy and the best generalization results were observed using multi-temporal datasets. The results of this research indicate that, given a representative sample set, it is possible to detect burned areas in the CVNP using WFI imagery. RESUMO: O Cerrado, hotspot de conservação da biodiversidade, evoluiu sob a presença de incêndios naturais. O fogo se tornou frequente e difuso na atualidade, e o Cerrado, onde o fogo natural ocorre há pelo menos quatro milhões de anos, é ameaçado por incêndios de origens antrópicas. O Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros (PNCV), localizado no estado de Goiás, foi instituído em 1961 e a sua área atual é de 240.611 ha. Em 2017 o PNCV teve cerca de 66 mil ha atingidos por fogo e, ainda nesse ano, foi instituído o Manejo Integrado do Fogo (MIF) a fim de se reduzir os impactos negativos desses eventos criminosos/acidentais. Dados de Sensoriamento Remoto (SR) evidenciam que houve focos de calor nos meses secos de 2020, 2021 e 2022 no PNCV. Existem, principalmente, dois subprodutos de fogo em aplicações de SR: subprodutos de liberação de calor e subprodutos de modificações biofísicas da vegetação. Como exemplo de provedores, tem-se o Programa Queimadas do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), que disponibiliza produtos sobre focos de calor diários e um produto mensal de áreas queimadas para o Cerrado. Entretanto não há, até o momento, produtos que utilizem imagens de satélites brasileiros no mapeamento sistemático de áreas queimadas. Assim, essa pesquisa tem como objetivo explorar abordagens de classificação supervisionada de séries temporais de imagens do sensor Wide Field Imager (WFI), a bordo dos satélites brasileiros CBERS-4, CBERS-4A e AMAZONIA-1, com o algoritmo Random Forest (RF). A área de estudo é o PNCV e seu buffer envolvente de 10 km, e a janela temporal engloba os anos de 2020, 2021 e 2022. Ao todo, 382 imagens foram adquiridas do arquivo do INPE e, após a triagem por cobertura de nuvens, optou-se por manter 235 imagens, sendo 50 de 2020, 72 de 2021 e 113 de 2022. O sensor WFI possui quatro bandas (BGR NIR), o que é um limitante. Procedeu-se, portanto, a estimação e a integração dos índices BAI (Índice de Área Queimada), EVI (Índice de Vegetação Melhorado), GEMI (Índice Global de Monitoramento Ambiental), NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e NDWI (Índice de Água por Diferença Normalizada) em uma grade regular com células de 500 m x 500 m, o que totaliza 38.957 células. Para cada índice espectral e para a banda do NIR foram estruturados datasets contendo observações anuais e semestrais e os treinamentos dos modelos foram conduzidos com amostras de áreas queimadas e áreas não queimadas, coletadas previamente por análise visual de imagens. Como resultado, os modelos anuais atingiram, no mínimo, 90% de acurácia e os melhores resultados de generalização foram observados utilizando datasets multitemporais. Os resultados desta pesquisa indicam que é possível, dado um conjunto de amostras representativo, classificar áreas queimadas do Cerrado do PNCV utilizando imagens do sensor WFI.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping burned areas...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapping burned areas...
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Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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