Detecção de áreas queimadas na Amazônia utilizando imagens de média resolução espacial, técnicas de GEOBIA e mineração de dados - Thales Vaz Penha (2018)
O mapeamento refinado de áreas queimadas na Amazônia brasileira ainda é um desafio. A principal dificuldade na detecção de áreas queimadas para grandes extensões territoriais é devido à cobertura de nuvens, presença de sombras e a detecção de incêndios florestais. A integração de imagens de média resolução espacial (~30m) pode fornecer uma maior disponibilidade de imagens orbitais adequadas, diminuindo as incertezas associadas aos dados de resolução espacial mais baixa (>250m), os quais subestimam/superestimam áreas queimadas e dificultam a detecção de pequenas manchas de áreas queimadas. Neste estudo, uma metodologia baseada em índices espectrais, Análise de Imagem Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA), imagens de média resolução espacial e Mineração de Dados foi proposta para refinar o mapeamento de áreas queimadas na região amazônica, dividido em duas fases de experimentos. Na primeira, nove índices espectrais foram avaliados em duas cenas dos sensores Landsat-8 OLI e Sentinel-2 MSI, em duas áreas de estudo. Para isso, modelos de detecção de áreas queimadas com base em técnicas de GEOBIA e índices espectrais foram construídos. Na segunda, modelos de detecção baseados em técnicas de GEOBIA e Mineração de Dados para três áreas de estudo, utilizando imagens Landsat-8 OLI, Sentinel-2 MSI e CBERS-4 MUX, foram desenvolvidos. Esta fase teve como objetivo identificar os atributos descritores mais relevantes de áreas queimadas. Os resultados mostraram que o índice Burned Area Index (BAI) é o mais adequado para este mapeamento (M > 1,5). Além disso, índices espectrais e bandas espectrais cujas faixas de espectro eletromagnético contemplam as bandas do infravemelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR) são as mais indicadas para detecção de áreas queimadas. Com efeito, os modelos de detecção de áreas queimadas baseado em GEOBIA permitiram detectar mais de 80% das áreas queimadas pequenas (< 0,1 km²) com altos valores de Coeficiente Dice (DC) (cerca de 0,70) e baixos erros de omissão e comissão, 22% e 32%, respectivamente. Ademais, a aplicação do algoritmo do CSF e da árvore de decisão (J48) foi adequada (apresentando DC médio de 0,80, erros de omissão e comissão de 17% e 22%, respectivamente), permitindo uma interpretação robusta da seleção automática de atributos para detectar e caracterizar as áreas queimadas. Os modelos criados com base no caminho majoritário apresentaram em média 10% do tamanho das árvores de decisão originais, e foram capazes de detectar aproximadamente 42% das áreas queimadas. Os resultados indicam os atributos mais importantes para a construção de novos modelos, sendo os melhores atributos descritores baseados em pixel, objetos e textura derivados do BAI e NIR. Finalmente, este estudo recomenda o uso de imagens dos sensores OLI, MSI e MUX para a detecção e monitoramento de áreas queimadas, uma vez que contribuem para a maior disponibilidade de imagens adequadas sem cobertura de nuvens. Como trabalhos futuros sugere-se a aplicação dos modelos propostos para detectar áreas queimadas em outras localidades da Amazônia, bem como o uso de outras imagens de média resolução espacial.