%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/04.22.07.35
%2 sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/04.22.07.35.45
%T Estimativa de áreas queimadas com produtos modis como subsídio à estimativa de emissões de gases de efeito estufa pela queima de biomassa na Amazônia e Cerrado Brasileiros
%J Burned area estimation using MODIS fire products as a subsidy for greenhouse gases emissions estimation due biomass burning in the Brazilian Amazon and Cerrado.
%D 2009
%8 2009-04-17
%9 Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
%P 187
%A Rivera-Lombardi, Roberto Javier,
%E Shimabukuro, Yosio Edemir (presidente),
%E Krug, Thelma (orientador),
%E Setzer, Alberto Maingort (orientador),
%E Batista, Getúlio Teixeira,
%E Brown, Irving Foster,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K Amazônia, Cerrado, sensoriamento remoto, queimadas, emissões atmosféricas, Amazon Region, Cerrado (Brazilian Savannah), remote sensing, biomass burning, atmospheric emission.
%X Na atualidade, as estimativas dos parâmetros utilizados nos modelos de emissões globais estão baseadas em informações obtidas com sensores de resolução espacial baixa e moderada, e embora se tenha avançado muito desde o surgimento das primeiras plataformas orbitais, ainda é necessário melhorar a confiabilidade dessas estimativas. Esta melhora depende, basicamente, da capacidade da comunidade científica para desenvolver técnicas e procedimentos que permitam estimar com maior exatidão parâmetros como a área queimada. Assim, o principal objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de três produtos para estimar a extensão de áreas queimadas e de um produto para identificar fogos ativos, desenvolvidos a partir de diferentes algoritmos de detecção automática, baseados em modelos de mistura espectral e técnicas de classificação empíricas, utilizando dados orbitais do sensor MODIS/Aqua e Terra, com diferentes resoluções espaciais (250, 500 e 1000 m). Com o auxilio destes algoritmos foi estimada a área queimada nos biomas Amazônia e Cerrado no Brasil, durante o ano 2005, como variável de entrada nos modelos de emissões atmosféricas brutas de gases de efeito estufa decorrentes da queima de biomassa. A área total queimada para o Bioma Amazônia utilizando os produtos Mapeamento de Cicatrizes de Queimada, MCD45, Detecção de Área Queimada e MOD14 foi de 70.500 km^2, 20.900 km^2, 64.100 km^2 e 149.200 km^2, respectivamente. A diferença entre as estimativas de área queimada foi de 128.300 km^2 entre o maior e o menor valor estimado (85%). No bioma Cerrado a área total queimada desses produtos foi de 115.700 km^2, 77.400 km^2, 26.000 km^2 e 80.400 km^2, respectivamente. A diferença entre o maior e o menor valor estimado de área queimada foi de 89.700 km^2 (77%). Conseqüentemente, essas discrepâncias nas estimativas da biomassa queimada obtidas a partir dos diferentes produtos de quantificação de áreas queimadas, foram responsáveis pelas discrepâncias observadas nas estimativas de emissões atmosférica brutas. A avaliação das estimativas de áreas queimadas com os produtos MODIS fundamentou-se na determinação do grau de concordância entre os produtos de áreas queimadas e da interpretação visual das cicatrizes do fogo detectadas com imagens do sensor TM/Landsat (classificação de referência), por meio da matriz de erros e da análise de regressão, considerando dois setores de validação localizados nos estados do Acre e Rondônia. O produto Mapeamento de Cicatrizes de Queimada foi o que apresentou o maior grau de concordância entre as áreas queimadas detectadas e as observadas na classificação de referência (81 e 93% de concordância) e um coeficiente de regressão linear de 0,57 e 0,77, respectivamente para ambos setores validados. ABSTRACT: At present, the estimates of parameters used in global emissions models are based on low and moderate spatial resolution satellite data, and even though those was an advanced since the rising of the first orbital platforms, it is still necessary to reduce the uncertainty of these estimates. This improvement depends basically, on the capacity of the scientific community to develop techniques and procedures that would allow a more accurate estimate of burned areas. Thus, the main objective of this study was to evaluate three MODIS burned area and one MODIS active fire products developed from different automated change detection algorithms, based on spectral mixing model, empirical derived thresholds and classification techniques using satellite data from MODIS/Aqua and Terra, with different spatial resolutions (250, 500 and 1000 m). Automated change detection algorithms was used to estimate the amount of burned areas in the Brazilian Amazonia and Cerrado biomes for the year 2005, as a subsidiary parameter to biomass burning global emissions greenhouse gases models. Burned area products quantification algorithms results show expressive discrepancies in biomass burning estimates. In Amazonia biome the total area burned labeled by the MODIS burned area products is 70.500 km^2 (Mapeamento de Cicatrizes de Queimada), 20.900 km^2 (MCD45) and 64.100 km^2 (Detecção de Área Queimada), while MODIS active fire product (MOD14) is 149.200 km^2. The difference between lowest and highest values estimates is 128.300 km2 (85%). In Cerrado biome the total area burned labeled by the MODIS fire products is 115.700 km^2, 77.400 km^2, 26.000 km^2 e 80.400 km^2, respectively. The difference between lowest and highest values estimates is 89.700 km^2 (77%). These results confirm that uncertainties in burned area estimates based on low and moderate spatial resolution satellite data significantly contributes to the uncertainties in burned area gross emission estimates. To quantitatively evaluate the results a validation of the MODIS fire products estimates was applied by comparing the results with a burned area visual interpretation of TM/Landsat images (reference classification), using a error matrix and a linear correlation analysis in two sites located at Acre and Rondônia states. The MODIS burned area product Mapeamento de Cicatrizes de Queimada shows the highest accuracy between the observed values and the reference classification (81 e 93%); and by the linear correlation coefficient (0,57 and 0.77), respectively, for both validation sites.
%@language pt
%3 publicacao.pdf