Método e resultados do monitoramento de área queimada para o Cerrado com satélites de média resolução espacial

Transcrição

1 Método e resultados do monitoramento de área queimada para o Cerrado com satélites de média resolução espacial

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3 Produção de informações AQ30m Produção de dados Criação do algoritmo Download de cenas Processamento Sistema de processamento de área queimada Auditoria Mineração de dados Produto final Publicação no Portal Análise de 30 anos de área queimada do Jalapão Estudo do limiar padrão 15 anos de área queimada Jalapão (órbita ponto - 221/067) 15 anos de área queimada TO 5 anos de área queimada bioma Cerrado Atribuição do limiar por órbita ponto no bioma Cerrado Projeto Cerrado Jalapão Apoio no combate e prevenção aos incêndios florestais Artigos Mapeamento de áreas queimadas nos demais biomas Área queimada em áreas de interesse com operação Manejo integrado do fogo

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5 Sistema operacional para geração e distribuição do produto de área queimada AQ30m. SANTOS JR, CÍCERO ALVES; OLIVEIRA, LUCAS, OLIVEIRA; MORELLI, F.; SETZER, A.W.;

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7 Zoom sobre a área de interesse (Órbita/Ponto especificada)

8 Detalhes da imagem, cicatriz e focos

9 Relatório de processamento por cena

10 Sistema de Processamento

11 Número de anos processados

12 Proporção entre tamanho das cicatrizes e área queimada

13 Metodologia desenvolvida e utilizada para processamento MELCHIORI, A. Emiliano; SETZER, A.W.; MORELLI, F.; LIBONATI, R.; CA NDIDO, P.A; JESU S, S.C. A

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15 Fluxo de processamento

16 Otros Indices Espectrales

17 Índice NDVI calculados

18 Diferenças de NDVI e NBR

19 Mudança Relativa dos índices separadas por classes, para definição de limiar

20 Resultado Final

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23 Alterações para processamento automático Remoção dos Erros de Comissão

24 Avaliação Operacional: 220/067 14/09/2015 Área (ha) Classe % Total Qmd 90, Comissão 9,3

25 Ajustes de Limiares CUNHA, W. Paulo

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28 Dados de Referência para validação Cândido, A. Pietro

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31 ACERTO DE QUEIMADAS E CONFIABILIDAD DO ALGORITMO ACIMA DO 90% REPRESENTAM UMA FERRAMENTA CONFIÁVEL

32 Total Anual de Área Queimada CENA 221/ ,150 8,824 9,030 km² ,190 4,3754,295 7,370 3,235 5,575 4,515 3,765 2,365 7,535 6,970 4,830 5,696 4,465 4,950 3,505 2,470 3,830 2,235 3,490 3,275 4,350 6,288 6,185 5,235 4, Área km² Média

33 FOCOS TOTAL DO ANO Focos Ano Mapeado (Todos) Não mapeado (todos) *2014 Focos até 20/10/2014

34 FOCOS MAPEADOS 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 92% 85% 88% 74% 78% 66% 63% 55% 47% 43% 26% Porcentagem de focos mapeados *2014 Focos até 20/10/2014

35 Ano Período (mmdd) Dias de cobertura Cenas Área Km² Porcentagem % Avaliação feita pelo Pietro para qualificar os totais anuais. Ótimo Bom Regular Ruim Péssimo 1984¹ ² Total Média

36 Dificuldade para o total anual 29 jun

37 Dificuldade para o total anual 16 aug

38 Dificuldade para o total anual Crescimento da vegetação após 13 dias decorridos de uma queimada 17-ago ago-2009 Fotos de Fabiano Morelli, retiradas na área do entrono do aeroporto de SJCampos

39 Dificuldade para o total anual QUEIMADAS EM ÁREAS AGRÍCOLAS

40 Dificuldade para o total anual QUEIMADAS EM ÁREAS AGRÍCOLAS

41 Dificuldade para o total anual QUEIMADAS EM LEIRAS E COIVARAS Desmatamento Focos Detectados Queimada 1,5 km Queimada Desmatamento

42 Validação com focos Rosa, A. Ananda

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44 FOCOS x área TOTAL DO ANO

45 Validações entre produtos

46 Correlação entre focos e área queimada Landsat 221/ y = 74.22x R² = area (ha) fire pixel

47 Correlação entre focos e aq30m % 21% 9% r

48 Estimativa anual da área queimada

49 Aplicações

50 Polígonos de áreas queimadas TM-Landsat órbita/ponto: 226/70 Mato Grosso Imagem data: 10/09/2010 Mapa de cicatrizes de áreas queimadas (T4)

51 Exemplos de Cartografia de Áreas Queimadas

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53 EAQ ESTIMATIVA DE ÁREA QUEIMADA Gerado diariamente apresenta em preto os eventos até ontem e em vermelho os eventos das últimas 24hs.

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55 UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA VALIDAÇÃO DO PRODUTO DE ÁREA QUEIMADA AQ30m RONALDO NELIS DE ANDRADE

56 Ciclo de Vida do Processo de ML (Machine Learning) ETL Preparação dos dados Recuperação dos dados Preparação dos dados Base de Produção Base de Conhecimento Recarga de dados Classificação dos dados por ML (Machine Learning) Não supervisionada (K-MEANS) Supervisionada (RN) Classificação por dados históricos Não supervisionada (K-MEANS) Supervisionada (RN)

57 Evolução

58 SENSORES DE CAMPO PARA APRIMORAMENTO DO RISCO E SEVERIDADE 58

59 Total de focos mensal - Grade

60 Perspectivas Operacionalização automatizada Criação da coleção 2 Processamento de todas as imagens desde 2000 Validação dos produtos operacionais Produção de informações para suporte ao MIF Desenvolvimento da versão 2.

61 Obrigado Pela Atenção 61