CLASSIFYING BURNED AREAS IN MATO GROSSO STATE USING SENTINEL-2 MSI IMAGES

O estado de Mato Grosso vem sofrendo mudanças no uso da terra e na cobertura do solo devido ao desmatamento e incêndios ao longo dos anos. Neste ano (2024), o estado apresenta um elevado número de focos de incêndios. Dessa maneira, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um método para mapear a extensão da área queimada durante o período de queimadas no estado de Mato Grosso utilizando imagens MSI do Sentinel-2. A classificação das áreas queimadas foi realizada por meio de algoritmo de aprendizado de máquina (Random Forest) na plataforma Google Earth Engine. As variáveis ​​de entrada no algoritmo foram os percentis 10, 25, 50, 75 e 90 dos mosaicos de 15 dias (julho a setembro) da fração de sombra, NDVI e imagens NBR derivadas de imagens MSI do Sentinel-2. Os resultados mostraram que a abordagem proposta baseada em imagens de média resolução espacial do sensor Sentinel-2 MSI pode potencialmente refinar a estimativa da área queimada em escala regional e, consequentemente, ajudar a analisar os produtos da área queimada disponíveis para os usuários. Nosso estudo traz à tona a necessidade de desenvolver abordagens que visem melhorar os dados e a teoria sobre os impactos do fogo em regiões criticamente sensíveis às mudanças climáticas.