查帕达迪亚曼蒂纳国家公园森林火灾的检测、预防和监测

Clarissa Silva Bispo, Gerson dos Santos Lisboa
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摘要

世界各地的保护单位(cu)是保护自然资源的成功策略,其中包括动植物。剩余的植被,特别是森林,容易发生大规模和高强度的意外火灾。这项研究的目的是利用遥感技术探测和监测发生在Chapada Diamantina国家公园的森林火灾。发生火灾的研究主要包括两个阶段,第一个是地区的热分析研究1998—2020年代确定的5533个着火点温度在8月至12月期间,从巴西国家空间研究所提供的数据)。我们估计了1999年、2005年、2008年、2015年和2020年的核密度,以确定热源发生强度最高的区域。第二阶段是1999年LANDSAT-sensor TM5和2020年LANDSAT-8传感器OLI的图像处理。为了检测烧伤面积和识别疤痕,计算了归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)和归一化植被指数(NDWI)。第一阶段和第二阶段的结果在识别烧伤疤痕方面是令人满意的,使遥感成为检测森林火灾影响地区的一个很好的工具。
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Detecção, prevenção e monitoramento de incêndios florestais no Parque Nacional da Chapada Diamantina
As Unidades de Conservação (UC) em todo o mundo são estratégias bemsucedidas para preservação dos recursos naturais, dentre os quais, a fauna e flora. A vegetação remanescente, especialmente as florestas, estão sujeitas aos incêndios não planejados de grande e alta intensidade. O estudo teve como objetivo detectar e monitorar os incêndios florestais ocorridos no Parque Nacional da Chapada Diamantina, utilizando a técnica de sensoriamento remoto. A investigação da ocorrência de incêndios consistiu em duas etapas principais, a primeira foi a análise dos focos de calor na área de estudo nos anos de 1998 a 2020 identificando 5.533 focos de calor, no período de agosto a dezembro, a partir dos dados disponibilizados pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espacial (INPE). Foram estimadas a densidade do Kernel nos anos de 1999, 2005, 2008, 2015 e 2020, a fim de identificar as áreas de maior intensidade de ocorrências de focos de calor. A segunda etapa consistiu no processamento das imagens do satélite LANDSAT-sensor TM5 para o ano de 1999 e LANDSAT-8 sensor OLI para o ano de 2020. Para detecção da área queimada e reconhecimento das cicatrizes, foram calculados o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), o Índice de Vegetação Ajustado para o Solo (SAVI) e o Índice da Água da Diferença Normalizada (NDWI). Os resultados obtidos na primeira e segunda etapa mostraram-se satisfatórios na identificação de cicatrizes de queimadas, tornando o Sensoriamento Remoto uma ótima ferramenta para detecção de áreas afetadas por incêndios florestais.
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