Avaliação por Deteção Remota do Efeito das Operações de Limpeza nas Faixas de Gestão de Combustível de Incêndios

• Autor(a) principal: Afonso, Ricardo Francisco Santos
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/93767
• topic: Deteção Remota; Sentinel-2; Sentinel-1; Índices de Vegetação; Séries Temporais; Aprendizagem Automática; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Os incêndios todos os anos assolam o território Português e são uma preocupação para as entidades públicas e para a população. Para impedir a progressão dos fogos e minimizar o seu impacto, no Decreto-Lei n.º 124/2006, foram estipuladas faixas de gestão de combustível de incêndios (FGCI) ao redor de habitações ou aglomerados habitacionais, ao longo de estradas nacionais e outras infraestruturas. A gestão das FGCI requer que haja monitorização do estado da vegetação de forma a proceder atempadamente à manutenção e limpeza destas faixas. Uma vez que o estado da vegetação é altamente influenciado por fatores climatéricos e está em constante mudança, a monitorização das FGCI tem de ser feita periodicamente e requer a colaboração entre várias entidades. De forma melhorar a monitorização das FGCI é proposto o uso de imagens de satélites, como os Sentinel-1 e Sentinel-2 em junção com índices de vegetação a fim de extrair características temporais associadas à vegetação dentro das FGCI de forma a determinar se estas foram intervencionadas. Através destas características e com recurso a algoritmos de aprendizagem automática foram criados modelos que permitem estimar se uma determinada FGCI foi ou não intervencionada.