Análise Espaço-Temporal de Áreas de Queimadas no Estado do Maranhão a partir de Imagens MODIS e Classificação Random Forest

Abstract

O mapeamento de áreas queimadas através de imagens de sensoriamento remoto apresenta uma série de questões importantes no gerenciamento espacial de estudos de detecção de focos de calor, análise de risco de incêndio, avaliação de danos e gerenciamento de processos de regeneração florestal. Neste estudo foi apresentada uma abordagem metodológica para mapeamento de áreas de queimadas no estado do Maranhão de 2001 a 2019 a partir de dados do satélite Terra/MODIS e do Algoritmo de Classificação Binária Random Forest. A avaliação da qualidade dos mapas gerados foi realizada a partir do produto padrão NASA MCD64A1 de áreas queimadas do sensor MODIS, que resultou num Coeficiente de Determinação geral (R²) de 0,55 e Correlação de Spearman de 0,78. O modelo Random Forest com 400 árvores permitiu avaliar a banda espectral de maior contribuição na classificação, bem como os erros relacionados ao número de árvores empregado. Algumas feições de áreas queimadas foram superestimadas, apresentando elevados erros de comissão. Os resultados mostraram que esta abordagem é útil para determinar áreas queimadas derivadas de dados de satélite de órbita polar. O modelo Random Forest mostrou-se aplicável em áreas de transição entre biomas. Constatou-se uma relação não linear entre a variabilidade espaço-temporal de incêndio e o clima em ecossistemas temperados. A Metodologia estabelecida e validada neste estudo poderá ser aplicada em outras regiões de clima temperado.

Evaluation of the Ability of SLSTR (Sentinel-3B) and MODIS (Terra) Images to Detect Burned Areas Using Spatial-Temporal Attributes and SVM Classification

“…Santana et al [88], using MODIS images and its derived products in all Brazilian biomes, found a CE of 42.01% and an OE of 78.03%. Pacheco and Silva Júnior [89] obtained, in the state of Maranhão, OE and CE values of approximately 80%. Franquesa et al [90] obtained an estimated CE and OE of 19% and 49%, respectively using MODIS MCD64 data, while Katagis and Gitas [91] obtained greater OE (52%) but lower CE (19%) than FireCCI51 (OE = 0.36 and CE = 0.40) in Mediterranean ecosystems.…”