Abordagens de Aprendizado de Máquina para Classificação do Risco de Incêndios Utilizando Sensoriamento Remoto e Dados Meteorológicos - Hanamoto, Juniti Hitochi Afonço (2025)
vegetação e impactar a qualidade do ar por meio da liberação de partículas nocivas, monóxido de carbono e óxidos de nitrogênio. Esses eventos afetam negativamente a saúde humana e animal, reduzem a biodiversidade, degradam o solo e alteram os ciclos hidrológicos e climáticos. No Brasil, esses desafios ambientais são ainda mais pronunciados devido à vasta biodiversidade e à grande extensão territorial. Este estudo propõe a análise de dois métodos para a classificação do atributo risco de fogo. O primeiro método utiliza um modelo de classificação multiclasse considerando inicialmente dois cenários: (i) apenas dados do Programa Queimadas do INPE e (ii) o mesmo conjunto acrescido de dados de precipitação do INMET, com o objetivo de verificar se a inclusão de informações de sensores em nível de solo melhora as métricas de desempenho. A partir desses cenários conceituais, foram conduzidos cinco experimentos, variando técnicas de balanceamento e o algoritmo empregado, a fim de avaliar o impacto na precisão de cada classe de risco. O segundo método aplica um modelo de classificação binária para identificar a ocorrência ou não de queimadas, a partir de dados do satélite Landsat-8 e índices espectrais associados à detecção de áreas queimadas. Ao comparar os resultados dos dois métodos, busca-se identificar aquele com melhor desempenho na detecção de áreas de alto risco, possibilitando a aplicação de medidas preventivas oportunas, mitigando potenciais danos ambientais e contribuindo para a conservação da biodiversidade.