Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10174/11149

Title: Cartografia das áreas queimadas e análise de padrões espaciais de ocorrência de fogos no Brasil, usando dados de detecção remota
Authors: Sousa, Adélia Maria Oliveira de
Advisors: Pereira, José Miguel Oliveira Cardoso
Keywords: Amazónia
Brasil
Áreas queimadas
Fronteira de pareto
Fogos activos
Detecção remota
Issue Date: 2005
Publisher: Universidade de Évora
Abstract: O fogo no Brasil, destacando-se a Amazónia é um problema que preocupa diversas instituições ambientais a nível mundial. A cartografia das áreas queimadas é fundamental para a estimativa de emissões gasosas para a atmosfera e para a compreensão das alterações do uso e ocupação do solo, sendo a detecção remota um instrumento extremamente importante para essa análise. Nesta tese apresenta-se três estudos com o objectivo de testar dados de detecção remota a diferentes escalas na análise do fogo no Brasil. No primeiro estudo foi avaliada a capacidade de dados diários S1 do sensor SPOT4-VEGETATION para produzir imagens compostas mensais de modo a preservar as características espectrais das áreas queimadas e sua posterior detecção e cartografia para a região da Amazónia. Foi utilizado o método de classificação supervisionado por árvores de decisão, na cartografia das áreas queimadas com dados de alta (Landsat TM) e baixa resolução espacial (SPOT-VGT). O valor total de área queimada estimado por classificação dos compósitos mensais SPOT 4 -VGT foi de 28.522 kM2 . No segundo estudo avaliou-se a precisão da cartografia das áreas queimadas para dados de diversas resoluções espaciais, partindo de alta resolução, dados Landsat e sua degradação para dados equivalentes a AVHRR, GAC e PathFinder. Obteve-se a solução óptima de Pareto para as duas resoluções espaciais consideradas, 1,1 km e 8 km. Finalmente analisou-se a correlação existente entre o produto fogos activos do sensor ATSR com variáveis ambientais, demográficas e de infra-estruturas. O método aqui usado foi o Geographic Weighted Regression, que permite a análise de regressão considerando que as variáveis variam espacialmente ao longo da área de estudo, obtendo-se o melhor ajustamento dos fogos activos com as variáveis independentes de percentagem de agricultura e a distância às estradas. #### /Abstract - Fire in Brazil, mainly in Amazónia is a problem that concerns several environmental institutions at the global level. Biomass burning is a global phenomenon and a significant source of atmosphere gases, and burnt area mapping is necessary to understand the land use and land cover changes. For this propose the satellite data provide a unique source of spatial information. This study is divided in three parts and the main objective is to test different scales of satellite data to analyze the fire activity in the Brazil. The first study was important to evaluate the ability of S1 daily data from sensor SPOT4-VEGETATION sensor to produce monthly composite images to retain spectral signature of burned areas, followed by the their detection and mapping of burned areas in the Amazónia region. To map burned areas it was used a classification tree which is supervised classification method. The total burned area estimated with SPOT 4 – VGT data was 28.522 km2.The purpose of the second study was to evaluate the burned area mapping accuracy at different spatial resolutions. Burnt areas were mapped with high spatial resolution TM data, which were then degraded to AVHRR, GAC and finally Pathfinder data. The Pareto optimal solution was obtained for the 1,1 km and 8 km spatial resolutions. In the last study it was analyzed the correlation between the active fire ATSR products and environmental, demographic and infraestrure variables. It has used the Geographic Weighted Regression method that allows the analysis of regression considering variables spatially non-stationary variables. The best adjustment of the active fires was a classification obtained with the agriculture and the distance to roads variables.
URI: http://hdl.handle.net/10174/11149
Type: doctoralThesis
Appears in Collections:BIB - Formação Avançada - Teses de Doutoramento

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