Priorização de Áreas para o Combate e Prevenção à Incêndios Florestais no Bioma Amazônico para Resposta Otimizada

• Processo: 24/07354-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Recursos Florestais e Engenharia Florestal - Conservação da Natureza
• Pesquisador responsável: Liana Oighenstein Anderson
• Beneficiário: Ignácio Martins Pinho
• Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP)
• Vinculado ao auxílio: 20/15230-5 - Centro de Pesquisa e Inovação de Gases de Efeito Estufa - RCG2I, AP.PCPE
• Assunto(s): Amazônia Incêndios florestais Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Amazonia | incêndios florestais | Random Forest | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento Remoto

Resumo

A ocorrência de fogo na floresta amazônica ameaça a integridade desse sistema complexo que abriga grande diversidade biológica, humana e tem importante papel na regulação climática e provisão de serviços ecossistêmicos. O fogo na Amazônia ocorre através de uma combinação de fatores: as fontes de ignição antrópicas advindas principalmente do desmatamento e do uso do fogo para manejo de áreas agropecuárias, condições climáticas que caracterizam a seca e fatores relacionados à estrutura da floresta. Existem diversos sistemas operacionais que realizam previsões de risco de fogo ou de ocorrência de fogo que auxiliam na prevenção e combate do fogo na Amazônia. Entretanto, existem limitações nesses sistemas como: (1) não consideração de todos os vetores de ocorrência de fogo; (2) não distinção entre tipo de fogo; (3) delimitação de áreas prioritárias demasiadamente extensas e (4) não utilização de modelos de previsão de tempo, focando apenas em eventos passados. Deste modo, o objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de previsão sub-sazonal de ocorrência de incêndios florestais, entre 15 a 30 dias, para delimitar áreas prioritárias para combate e prevenção de fogo na Amazônia, baseado em dados de produtos de sensoriamento remoto e modelos de previsão do tempo. O modelo irá considerar os diversos vetores de ocorrência de fogo na Amazônia brasileira. O algoritmo Random Forest é um método de aprendizado de máquina simples, parcimonioso, apresenta boa acurácia e ainda torna possível avaliar quais variáveis têm maior importância relativa. Espera-se desenvolver um modelo que auxilie gestores e tomadores de decisão no planejamento e implementação de políticas de prevenção e combate ao fogo.