A method for mapping and associating burned areas with agricultural practices within the Cerrado Mineiro

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Castro, Pâmela Inês de Souza
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso embargado
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia; Brasil; Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais
• Palavras-chave em Português: Fires; Cerrado; Spectral Indexes; Artificial Neural Networks; Agriculture; Fogos; Índices Espectrais; Redes Neurais Artificiais; Agricultura; Agronomia; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS; Queimada - Cerrados - Minas Gerais; Incêndios e prevenção de incêndio - Cerrados - Minas Gerais; Soja - Produtos
• Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37946; http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.74

O incêndio ocorre tanto natural como antropicamente no bioma do Cerrado. Este fenômeno está correlacionado com um conjunto de variáveis tais como hidrológicas, climáticas, topográficas, de uso do solo, e outras. É essencial mapear as áreas queimadas para identificar as principais causas de ajuda no planeamento de ações de prevenção e regulação. No entanto, as cicatrizes de incêndio são normalmente confundidas com os solos expostos, especialmente em regiões geográficas com práticas agrícolas ativas. Por conseguinte, apresentamos aqui um método para mapear áreas queimadas - em regiões geográficas com agricultura ativa - com base na configuração específica do índice espectral e rede neural artificial (RNA). Avaliamos a precisão dos índices espectrais e das técnicas de RNA na identificação de áreas queimadas, ao mesmo tempo que determinamos qual a configuração que permite uma melhor identificação. Além disso, aqui também analisamos a associação de regiões queimadas com práticas agrícolas. Para tal, foram utilizadas imagens de sensores Sentinel-2 para os períodos de escassez de chuva em 2018, 2019, 2020, e 2021; os índices que aplicamos foram NDVI, SAVI, NBR e CSI. O estudo teve duas fases de processamento: a primeira, identificando a melhor configuração para a classificação dos incêndios, e a segunda, classificando e fazendo os mapas de uso e cobertura do solo contendo as cicatrizes do fogo e as culturas. Realizamos duas experiências: a primeira experiência mostrou que o melhor desempenho da RNA na classificação foi utilizar todas as bandas de satélite Sentinel-2 como atributos e os quatro índices no período pós-incêndio. A precisão global e o índice kappa mostraram resultados superiores a 93,7% e 0,92, respectivamente. A segunda experiência mostrou-nos que as cicatrizes do fogo estão localizadas principalmente em áreas de culturas temporárias onde se cultiva soja, cana-de-açúcar, arroz e algodão.