Detecção automática de áreas atingidas por fogo no estado do Pará usando a plataforma Google Earth Engine

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brasil, Lucas Rodrigues
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/25362
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2019.
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spelling Brasil, Lucas RodriguesMatricardi, Eraldo Aparecido TrondoliBRASIL, Lucas Rodrigues. Detecção automática de áreas atingidas por fogo no estado do Pará usando a plataforma Google Earth Engine. 2019. 61 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://bdm.unb.br/handle/10483/25362Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2019.A interface de programação do Google Earth Engine (GEE) permite que os usuários criem e executem algoritmos personalizados, e a análise em computação na nuvem, acelerando consideravelmente o geoprocessamento da área de interesse. Isso pode auxiliar em análises mais amplas, com considerável facilidade, em comparação com a computação em desktop, especialmente quando se utiliza dados e técnicas de sensoriamento remoto. O presente estudo teve como objetivo identificar áreas de incêndios florestais no estado do Pará utilizando imagens do satélite Landsat e o desenvolvimento de métodos automático de classificação usando o Modelo Espectral de Mistura (SMA) e a base de dados e as ferramentas disponíveis na plataforma GEE. Também foram estimadas as áreas atingidas por fogo na Floresta Nacional (Flona) do Carajás, localizada no município de Paraopeba no sudeste do estado do Pará, no período de 2013 a 2017. Para isso, foram programadas 527 linhas de código em Java Script com a finalidade de detectar as feições de incêndios florestais usando a coleção “USGS Landsat 8 Surface Reflectance Tier’’ disponíveis na plataforma GEE. Os resultados deste estudo possibilitaram o entendimento da espacialidade e temporalidade da ocorrência dos incêndios florestais no estado do Pará e na Flona do Carajás. A técnica de detecção automática desenvolvida neste estudo possibilita o monitoramento das áreas atingidas por fogo com alta acurácia, baixo custo e fácil manipulação dos dados, em escalas local e regional para gestores ambientais e usuários em geral.Submitted by Ana Elvira Valadares Carvalho do Nascimento Melo (anaelviramelo7@gmail.com) on 2020-04-27T19:57:08Z No. of bitstreams: 1 2019_LucasRodriguesBrasil_tcc.pdf: 1813879 bytes, checksum: 7155a1c404cbacc85168fa3eafc1b9da (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2020-08-17T21:45:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2019_LucasRodriguesBrasil_tcc.pdf: 1813879 bytes, checksum: 7155a1c404cbacc85168fa3eafc1b9da (MD5)Made available in DSpace on 2020-08-17T21:45:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2019_LucasRodriguesBrasil_tcc.pdf: 1813879 bytes, checksum: 7155a1c404cbacc85168fa3eafc1b9da (MD5)The Google Earth Engine (GEE) programming interface allows users to create and execute customized algorithms and analysis in cloud computing, accelerating the geoprocessing of the area of interest. It allows global-scale analysis to be easly conducted compared to desktop computing, especially those using remotely sensed data and techniques. This study aimed to identify areas of forest fires in the state of Pará using images from the Landsat satellite and the development of automatic classification methods using the Spectral Mixture Model (SMA) and the database and tools available in GEE. The areas affected by fire in the Carajás National Forest (Flona), located in the municipality of Paraopeba in the southeastern state of Pará, between 2013 and 2017 were also estimated. For this purpose, 527 lines of code were programmed in Java Script with the purpose of detecting features of forest fires using the "USGS Landsat 8 Surface Reflectance Tier" collection available on the GEE platform. This study results allowed the understanding of the spatiality and temporality of the occurrence of forest fires in the state of Pará and in Flona do Carajás. The automatic detection technique developed in this study makes it possible to monitor the areas affected by fire with high accuracy, low cost and easy manipulation of data, at local and regional scales for environmental managers and users in general.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar meu trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessIncêndios florestaisSensoriamento remotoQueimadaDetecção automática de áreas atingidas por fogo no estado do Pará usando a plataforma Google Earth Engineinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2020-08-17T21:45:23Z2020-08-17T21:45:23Z2019-07-01porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/25362/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2019_LucasRodriguesBrasil_tcc.pdf2019_LucasRodriguesBrasil_tcc.pdfapplication/pdf1813879http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/25362/1/2019_LucasRodriguesBrasil_tcc.pdf7155a1c404cbacc85168fa3eafc1b9daMD5110483/253622020-08-17 18:45:23.637oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712020-08-17T21:45:23Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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