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Título: Impactos do fogo na região da RIDE-DF
Autor(es): Barros, Letícia dos Santos
Orientador(es): Matricardi, Eraldo Aparecido Trondoli
Assunto: Geoprocessamento
Incêndios florestais
Brasília (DF)
Sensoriamento remoto
Data de apresentação: 22-Abr-2022
Data de publicação: 10-Fev-2023
Referência: BARROS, Letícia dos Santos. Impactos do fogo na região da RIDE-DF. 2022. 185 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: No presente estudo, foi feita a avaliação da acurácia dos dados do projeto MAPBIOMAS fire, desenvolvido para o monitoramento dos incêndios florestais no Brasil e o estudo da dinâmica espaço-temporal dos incêndios florestais ocorridos na RIDE-DF entre 2009 e 2020. No estudo foram utilizados dados de imagens ópticas do satélite Sentinel-2 e algoritmos de classificação supervisionada disponíveis na plataforma Google Earth Engine (GEE). No mapeamento do uso e cobertura da terra da área de estudo foram utilizados dados do Projeto MAPBIOMAS (Coleção 6.0), com resolução espacial de 30 metros, disponíveis na plataforma GEE. A estimativa de áreas atingidas por fogo por classe de uso e cobertura da terra foi feita a partir da sobreposição do mapa de uso e ocupação da terra e do mapa de fogo, ambos disponibilizados pelos projetos MAPBIOMAS e MAPBIOMAS fire. Dentro da RIDE-DF, avaliou-se as áreas atingidas por fogo dentro dos Municípios, Unidades de Conservação, Áreas Prioritárias para a Conservação da Biodiversidade e Reservas Legais das propriedades privadas. Estimou-se que a acurácia global dos dados do Projeto MAPBIOMAS fire foi de 94,9%, que indica uma classificação com alto desempenho para detecção e estimativa das áreas atingidas por fogo na área deste estudo. Observou-se um aumento das áreas queimadas na RIDE-DF entre 2009 e 2020, sendo que a maior área atingida por fogo (7.531,26 km2) foi observada em 2010, seguido por 2014 (5.272,21 km2). A Formação Savânica foi a mais atingida por fogo durante o período estudado na RIDE-DF. A variação anual das áreas atingidas por fogo na área de estudo pode estar relacionada às variações climáticas que ocorrem a cada ano, agravadas por ocorrência de eventos climáticos extremos, além das políticas de prevenção e combate ao fogo adotadas por gestores públicos a cada período.
Abstract: In this study, I assessed the accuracy of the Mapbiomas fire product and analyzed the spatial-temporal dynamics of forest fires in the RIDE-DF between 2009 and 2020. I used sentinel-2 satellite imagery and supervised classification algorithms available on the Google Earth Engine (GEE) platform to detect burned areas in the study area. Land use and land cover dataset provided by the MAPBIOMAS Project was used in this analysis at 30-meters spatial resolution, annually mapped between 2009 and 2020. The burned area estimation was conducted by overlapping the land use and land cover maps provided by the Mapbiomas (Collection 6) and the fire dataset provided by the MAPBIOMAS fire. The study area subsets were adopted within the RIDE-DF by including municipalities, protected areas, priority areas for biodiversity conservation, and legal reserves within private properties. I estimated an overall accuracy of 94.9% for the MAPBIOMAS fire Project dataset, which indicates a high-performance classification for detecting burned areas in the study area. There was an increase in burned areas within the RIDE-DF between 2009 and 2020, and the largest burned area (7,531.26 km2) was observed in 2010, followed by 2014 (5,272.21 km2). The Savannah formation was the most burned vegetation type during the study period in the RIDE-DF. The annual variation of the areas affected by fire in the study area may be related to the climatic variations that annually occur, aggravated by the occurrence of extreme weather events and policies and measures of prevention and firefighting enforced by public managers during each period.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2022.
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