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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37946
ORCID: | http://orcid.org/0000-0001-6451-6549 |
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Embargado |
Embargo Date: | 2025-03-22 |
Title: | A method for mapping and associating burned areas with agricultural practices within the Cerrado Mineiro |
Alternate title (s): | Um método para mapear e associar áreas queimadas com práticas agrícolas dentro do Cerrado Mineiro |
Author: | Castro, Pâmela Inês de Souza |
First Advisor: | Bravo, João Vitor Meza |
Second Counselor: | Martins, George Deroco |
First member of the Committee: | Gallis, Rodrigo Bezerra de Araujo |
Second member of the Committee: | Pereira, Gabriel Henrique de Almeida |
Summary: | The fire occurs both naturally and anthropically in the Cerrado biome. This phenomenon correlates with variables such as hydrological, climatic, topographical, land use, and others. Therefore, it is essential to map burned areas to identify the leading causes for help in planning actions of prevention and regulation. However, the fire scars are usually confused with bared soils, especially in geographic regions with active agricultural practices. Therefore, here we presented a method to map burned areas - in geographical regions with active agriculture - based on specific spectral index configuration and artificial neural network (ANN). We evaluated the accuracy of spectral indexes and ANN techniques in identifying burned areas while determining which design allows for better identification. In addition, here we also analyzed the association of regions burned with agricultural practices. For this, Sentinel-2 sensor images were used for the periods of rainfall shortage in 2018, 2019, 2020, and 2021; the indexes we applied were NDVI, SAVI, NBR, and CSI. The study had two processing stages: the first one, identifying the best configuration for the classification of the fires, and the second one, classifying the land use and land cover maps containing the fire scars and crops. We have carried out two experiments: the first showed that the best performance of the ANN in classification was using all Sentinel-2 sensor bands and the four indexes in the post-fire period. The overall accuracy and kappa index showed results higher than 93.7% and 0.92, respectively. The second experiment showed us that the fire scars are located mainly in temporary crop areas where soybean, sugarcane, rice, and cotton are cultivated. |
Abstract: | O incêndio ocorre tanto natural como antropicamente no bioma do Cerrado. Este fenômeno está correlacionado com um conjunto de variáveis tais como hidrológicas, climáticas, topográficas, de uso do solo, e outras. É essencial mapear as áreas queimadas para identificar as principais causas de ajuda no planeamento de ações de prevenção e regulação. No entanto, as cicatrizes de incêndio são normalmente confundidas com os solos expostos, especialmente em regiões geográficas com práticas agrícolas ativas. Por conseguinte, apresentamos aqui um método para mapear áreas queimadas - em regiões geográficas com agricultura ativa - com base na configuração específica do índice espectral e rede neural artificial (RNA). Avaliamos a precisão dos índices espectrais e das técnicas de RNA na identificação de áreas queimadas, ao mesmo tempo que determinamos qual a configuração que permite uma melhor identificação. Além disso, aqui também analisamos a associação de regiões queimadas com práticas agrícolas. Para tal, foram utilizadas imagens de sensores Sentinel-2 para os períodos de escassez de chuva em 2018, 2019, 2020, e 2021; os índices que aplicamos foram NDVI, SAVI, NBR e CSI. O estudo teve duas fases de processamento: a primeira, identificando a melhor configuração para a classificação dos incêndios, e a segunda, classificando e fazendo os mapas de uso e cobertura do solo contendo as cicatrizes do fogo e as culturas. Realizamos duas experiências: a primeira experiência mostrou que o melhor desempenho da RNA na classificação foi utilizar todas as bandas de satélite Sentinel-2 como atributos e os quatro índices no período pós-incêndio. A precisão global e o índice kappa mostraram resultados superiores a 93,7% e 0,92, respectivamente. A segunda experiência mostrou-nos que as cicatrizes do fogo estão localizadas principalmente em áreas de culturas temporárias onde se cultiva soja, cana-de-açúcar, arroz e algodão. |
Keywords: | Fires Cerrado Spectral Indexes Artificial Neural Networks Agriculture Fogos Cerrado Índices Espectrais Redes Neurais Artificiais Agricultura Agronomia |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS |
Subject: | Agronomia Queimada - Cerrados - Minas Gerais Incêndios e prevenção de incêndio - Cerrados - Minas Gerais Soja - Produtos |
Language: | eng |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais |
Quote: | CASTRO, Pâmela Inês de Souza. A method for mapping and associating burned areas and agricultural practices within the Cerrado Mineiro. 2023. 40 f. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Informações Geoespaciais) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.74 |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.74 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37946 |
Last page of volume: | Queimada - Mapeamento digital - Cerrado - Minas Gerais Queimada - Mapeamento ambiental - Redes neurais (Computação) |
Date of defense: | 24-Feb-2023 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Agricultura e Informações Geoespaciais (Monte Carmelo) |
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MethodMappingAssociating.pdf Until 2025-03-22 | Dissertação | 1.91 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
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