Identificação de áreas queimadas por meio de índices espectrais em regiões do cerrado tocantinense

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Sousa, Ingridy Mikaelly Pereira
• Orientador(a): Giongo, Marcos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Tocantins; Gurupi
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais e Ambientais - PPGCFA
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Fogo; Comportamento espectral; Dados orbitais; Fire; Spectral behavior; Orbital data
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11612/696

A obtenção de informações sobre áreas queimadas vem sendo estudada e aprimorada nas últimas décadas, a grande questão está baseada na aquisição de dados consistentes e detalhados sobre a ocorrência de queimadas de forma simples e eficaz. Diante disso, o sensoriamento remoto se apresenta como uma ferramenta de elevado de interesse, pois possibilita obter informações em áreas extensas e de difícil acesso, sendo possível a identificação de áreas queimadas em função do comportamento espectral das mesmas. Neste trabalho, o objetivo foi analisar o desempenho de índices espectrais na identificação de área queimada em imagens do satélite OLI/Landsat-8 em três regiões de cerrado Tocantinense. Para isso foram calculados os índices espectrais em imagens antes e depois do fogo, os quais utilizaram as bandas do vermelho e do infravermelho próximo: NDVI, MSAVI, SAVI, GEMI; e as bandas do infravermelho próximo e do infravermelho de ondas curtas: NBR, BAIMmod, MIRBImod. Posteriormente, foi calculada a diferença entre cada índice pré e pós-fogo: dNDVI, dMSAVI, dSAVI, dGEMI, dNBR, dBAIMmod e dMIRBImod. A partir desses índices, foram criadas seis diferentes composições (RGB) e que posteriormente foram segmentadas e classificadas de forma supervisionada para a extração da área de interesse (área queimada). Os resultados dessa classificação foram validados com os dados de referência obtidos através da interpretação visual de imagem, em que os métodos apresentaram semelhança entre si, havendo uma pequena diferença no desempenho dos métodos nas áreas estudadas, com uma porcentagem de acerto variando de 65,83 a 83,01% para a Área 1, de 62,9 a 76,3% para a Área 2 e de 85,54 a 92,46% na Área 3 e, segundo os valores Kappa obtidos, o desempenho dos métodos é classificado de muito bom a excelente.