@Article{DutraFYGDPCBJBFBAA:2023:BuArMa,
author = "Dutra, D{\'e}bora Joana and Fearnside, Philip Martin and Yanai,
Aurora Miho and Gra{\c{c}}a, Paulo Maur{\'{\i}}cio Lima de
Alencastro and Dalagnol, Ricardo and Pess{\^o}a, Ana Carolina
Moreira and Cabral, Beatriz Figueiredo and Burton, Chantelle and
Jones, Christopher and Betts, Richard and Ferro, Poliana Domingos
and Braga, Daniel Alves and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e
Cruz de and Anderson, Liana Oighenstein",
affiliation = "{Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais
(Cemaden)} and {Instituto Nacional de Pesquisas da Amaz{\^o}nia
(INPA)} and {Instituto Nacional de Pesquisas da Amaz{\^o}nia
(INPA)} and {Instituto Nacional de Pesquisas da Amaz{\^o}nia
(INPA)} and Jet Propulsion Laboratory, Los Angeles and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Centro Nacional de
Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)} and {Met
Office Hadley Centre} and {Met Office Hadley Centre} and {Met
Office Hadley Centre} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal de Santa Catarina
(UFSC)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and
{Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais
(CEMADEN)}",
title = "Burned area mapping in Different Data Products for the Southwest
of the Brazilian Amazon",
journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
year = "2023",
volume = "75",
number = "2023",
pages = "1--16",
keywords = "Forest fire, Burned area, Land use cover change, Geospatial
analyses, Inc{\^e}ndio florestal. {\'A}rea queimada.
Mudan{\c{c}}a na cobertura do solo. An{\'a}lises geoespaciais.",
abstract = "Fires affect the Amazon rainforest and cause various
socio-environmental problems. Analyses of forest fire dynamics
supporting actions to combat and prevent forest fires. However,
many studies have reported discrepancies in the quantification of
fire, especially in the tropics. We evaluated four operational
products for estimating burned areas (MAPBIOMAS, MCD64A1, GABAM,
and GWIS) in a part of the southwestern Brazilian Amazon. We used
the year 2019 as a reference to assess the relative performance of
each product through stratification by forest and non-forest
areas. Statistical (KolmogorovSmirnov test) and geospatial
analyses were performed using fuzzy similarity analysis and
mapping of burned areas for forest and non-forest classes. The
four products showed a divergence of up to 90.6% in the total area
burned. MAPBIOMAS was the product with the largest area burned
(3379 kmē), and MCD64A1 detected the smallest area (325 kmē).
MAPBIOMAS and GABAM generally overestimates burn scars in forest
areas compared to MCD64A1 and GWIS. Factors that influence the
mapping of burned areas include cloud shadow, the spatial
resolution of sensors, and external noises (drought and
decomposition of bamboo forests). We highlight the importance of
field validation when mapping imagery to differentiate the truly
burned areas from targets with similar spectral behavior. RESUMO:
Os inc{\^e}ndios afetam a floresta amaz{\^o}nica e causam
diversos problemas socioambientais. O monitoramento da
din{\^a}mica dos inc{\^e}ndios florestais {\'e} importante para
apoiar tanto a{\c{c}}{\~o}es de combate quanto sua
preven{\c{c}}{\~a}o. No entanto, muitos estudos relataram
discrep{\^a}ncias na quantifica{\c{c}}{\~a}o de queimadas,
especialmente nos tr{\'o}picos. Neste estudo, avaliamos quatro
produtos operacionais de {\'a}reas queimadas (MAPBIOMAS, MCD64A1,
GABAM e GWIS) em uma {\'a}rea localizada no sudoeste da
Amaz{\^o}nia brasileira. O ano de 2019 foi usado como
refer{\^e}ncia para avaliar o desempenho relativo de cada produto
por meio da estratifica{\c{c}}{\~a}o por {\'a}reas florestais e
n{\~a}o florestais. Foram feitas an{\'a}lises
estat{\'{\i}}sticas utilizando o teste de Kolmogorov Smirnov, e
geoespaciais, por meio da an{\'a}lise de similaridade Fuzzy e
mapeamento de {\'a}rea queimada para classe floresta e n{\~a}o
floresta. Os quatro produtos apresentaram diverg{\^e}ncia de
at{\'e} 90,6% quanto {\`a} extens{\~a}o de {\'a}rea total
queimada. O MAPBIOMAS foi o produto que apresentou a maior
extens{\~a}o de {\'a}rea queimada (3.379 kmē). Inversamente, o
MCD64A1 foi o que detectou a menor extens{\~a}o (325 kmē).
Al{\'e}m disso, identificou-se que o MAPBIOMAS e GABAM geralmente
superestimam cicatrizes de queimada nas {\'a}reas florestais
quando comparado com o MCD64A1 e GWIS. Existem fatores que
influenciam no mapeamento de {\'a}reas queimadas, sendo eles a
sombra de nuvem, resolu{\c{c}}{\~a}o espacial dos sensores e
ru{\'{\i}}dos externos, como a mortalidade de manchas de bambo
no dossel florestal. Sugerimos que o uso de imagens deve ser
acompanhado de an{\'a}lises de campo e integradas com imagens de
reflect{\^a}ncia da superf{\'{\i}}cie multitemporispara avaliar
as cicatrizes de {\'a}reas queimadas de alvos semelhantes
espectralmente.",
doi = "10.14393/revbrascartogr",
url = "http://dx.doi.org/10.14393/revbrascartogr",
issn = "0560-4613 and 1808-0936",
label = "lattes: 1119753761499142 12 DutraFYGDPCBJBFBAA:2023:BuArMa",
language = "en",
targetfile = "68393.pdf",
urlaccessdate = "05 maio 2024"
}