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dc.contributor.advisorDias, Lívia Cristina Pintopt_BR
dc.contributor.authorSoares, David Marques-
dc.date.accessioned2023-01-16T19:47:01Z-
dc.date.available2023-01-16T19:47:01Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationSOARES, David Marques. Avaliação do desempenho de índices de vegetação para análise do estado da vegetação antes da ocorrência de incêndios florestais no Parque Estadual do Itacolomi. 2022. 91 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) – Núcleo de Pesquisas e Pós-Graduação em Recursos Hídricos, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15929-
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental. Núcleo de Pesquisas e Pós-Graduação em Recursos Hídricos, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractO Parque Estadual do Itacolomi (PEIT) está localizado nos municípios de Ouro Preto e Mariana. Esse parque é uma unidade de proteção integral, que abriga espécies de animais e vegetais raras, ameaçadas de extinção e/ou endêmicas e serve como área de procriação de espécies de aves migratórias. No entanto, os incêndios florestais têm-se mostrado como uma das principais ameaças aos ambientes do Parque. Essa dissertação teve como objetivo avaliar se índices espectrais, obtidos por sensoriamento remoto, são capazes de subsidiar a construção de um mapa que reflita o estado da vegetação com vistas a evidenciar o perigo à incêndios florestais. Foram utilizadas imagens do satélite Sentinel-2 de 20 metros de resolução espacial com correção atmosférica para reflectância de superfície. Devido a resolução temporal do Sentinel-2, os quatro incêndios foram analisados em três eventos A (28 e 30 de agosto de 2017), B (18 de outubro de 2017) e C (30 de janeiro de 2019). A delimitação das áreas queimadas em cada evento foi processada a partir dos índices espectrais dNBR e RdNBR. Para as classes queimado e não queimado de cada evento foram distribuídos de forma aleatória 50 pontos. Nas imagens pré-fogo foram analisados os índices espectrais NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDII (Normalized Difference Infrared Index) e PSRI (Plant Senescence Reflectance Index) para avaliar se é possível discriminar as áreas que queimaram das que não queimaram a partir da análise discriminante de Fisher. O mapa de estado da vegetação foi produzido a partir dos dados do evento A e validado com dados do incêndio ocorrido em outubro de 2020. Para avaliar se cada índice é capaz de separadamente discriminar essas áreas, foi calculado o índice de Separabilidade M. Os resultados demonstraram que os índices dNBR e RdNBR superestimaram as áreas queimadas sendo necessário fazer um ajuste no limiar para melhorar a classificação. O Evento A foi o único em que a vegetação que veio a ser queimada se apresentou mais seca, mais velha e com menor verdor em relação a vegetação não queimada. Para todos os eventos o índice de Separabilidade M indicou que os índices espectrais separados são insuficientes para discriminar as áreas que vieram a queimar das não queimadas. O mapa de estado da vegetação obteve AUC maior que 0,7 indicando que tem uma precisão considerada adequada para a predição de ocorrência de incêndios.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectPrevenção de incêndiospt_BR
dc.subjectImagens de sensoriamento remoto - índices espectraispt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectGeoprocessamentopt_BR
dc.titleAvaliação do desempenho de índices de vegetação para análise do estado da vegetação antes da ocorrência de incêndios florestais no Parque Estadual do Itacolomi.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 09/01/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeDias, Lívia Cristina Pintopt_BR
dc.contributor.refereeBarella, Cesar Falcãopt_BR
dc.contributor.refereeTorres, Fillipe Tamiozzo Pereirapt_BR
dc.description.abstractenThe Itacolomi State Park (PEIT) is located in the municipalities of Ouro Preto and Mariana. This park is an integral protection unit that shelters rare, endangered and/or endemic species of animals and plants and serves as a breeding area for migratory bird species. However, forest fires have proven to be one of the main threats to the Park's environments. This dissertation aimed to evaluate whether spectral indices, obtained by remote sensing, are capable of supporting the construction of a map that reflects the state of the vegetation in order to show the danger to forest fires. Sentinel-2 satellite images of 20 meters spatial resolution with atmospheric correction for surface reflectance were used. Due to the temporal resolution of Sentinel-2, the four fires were analyzed in three events A (August 28 and 30, 2017), B (November 18, 2017), and C (January 30, 2019). The delineation of the burned areas in each event was processed from the dNBR and RdNBR spectral indices. For the burned and unburned classes of each event, 50 points were randomly distributed. In the pre-fire images the spectral indices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDII (Normalized Difference Infrared Index) and PSRI (Plant Senescence Reflectance Index) were analyzed to evaluate if it is possible to discriminate the areas that burned from those that did not burn from Fisher's discriminant analysis. The vegetation status map was produced from event A data and validated with data from the fire that occurred in October 2020. To evaluate if each index is able to separately discriminate these areas, the separability index M was calculated. The results showed that the dNBR and RdNBR indices overestimated the burned areas and an adjustment in the threshold was necessary to improve the classification. Event A was the only event in which the vegetation that was burned was drier, older, and less green than the unburned vegetation. For all events the Separability M index indicated that the separated spectral indices are insufficient to discriminate the areas that came to be burned from the unburned areas. The vegetation state map obtained AUC greater than 0.7 indicating that it has an accuracy considered adequate for fire occurrence prediction.pt_BR
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