Correlação entre índices espectrais de verdor, umidade e senescência e ocorrências de queimadas no Parque Nacional de Brasília

Abstract

O Cerrado brasileiro é detentor de notória biodiversidade, sendo reconhecido como a savana mais rica do mundo. Apresenta também elevado potencial aquífero, pois possui as nascentes das três maiores bacias hidrográficas da América do Sul em seu território. Porém, o contexto climático ao qual está inserido, aliado à menor proporção de áreas sob proteção integral em relação aos biomas brasileiros, fazem com que o Cerrado sofra constante degradação devido a queimadas. A presente dissertação objetivou avaliar a influência das características de verdor, umidade e senescência da vegetação, medidas por meio de imagens multiespectrais, para a ocorrência de incêndios florestais no Parque Nacional de Brasília. Para tanto, utilizou-se os dados do sensor MSI – MultiSpectral Instrument, abordo dos satélites Sentinel-2. O MSI possui resoluções espectral e espacial de 13 bandas e 20 metros, respectivamente. Optou-se pelo produto Level-1C por apresentar medições radiométricas do tipo reflectância do topo da atmosfera. Foram escolhidas imagens das datas 25 de agosto (pré-fogo) e 10 de setembro de 2017 (pós-fogo) e 23 de janeiro de 2018 (rebrota da vegetação) devido à ocorrência de um incêndio florestal de grande escala. Visando a automação da metodologia, o processamento das imagens foi realizado por linhas de programação em JavaScript. Nesse intuito, foi utilizada a plataforma de processamento em nuvem Google Earth Engine. A imagem pós-fogo foi classificada em queimado (CQ) e não queimado (CNQ) pelo índice espectral RdNBR (Índice Relativo Diferenciado de Queimada Por Razão Normalizada). Em seguida, foram selecionados 50 pontos aleatórios para cada classe. Coletou-se os valores de NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), NDII (Índice do Infravermelho por Diferença Normalizada) e PSRI (Índice de Reflectância de Senescência de Plantas) de cada ponto nas imagens pré-fogo, pós-fogo e rebrota e realizou-se a análise discriminante. Na imagem pré-fogo, a CQ apresentou menor verdor (μ = 0, 292 ± 0,055), menos umidade (μ = -0,146 ± 0,048) e maior senescência (μ = 0,063 ± 0,051) em relação a CNQ. Na imagem pós-fogo, o comportamento em relação ao verdor e à umidade se manteve (μ = 0,119 ± 0,049 e μ = -0,255 ± 0,043, respectivamente). Por outro lado, a senescência apresentou valores inferiores (μ = -0,084 ± 0,124) em relação à CNQ. Na imagem rebrota, o comportamento das características de verdor, umidade e senescência da CQ foi o mesmo medido na imagem pré-fogo (μ = 0,471 ± 0,104; μ = 0,076 ± 0,087 e μ = -0,032 ± 0,071, respectivamente). O resultado da análise discriminante da imagem pré-fogo obteve proporção de acerto de 0,62 para a CQ e 0,76 para a CNQ. A imagem pós-fogo obteve a melhor discriminação entre as classes, com proporção de acerto de 0,84 e 0,98 para CQ e CNQ respectivamente. A proporção de acerto da discriminação entre as classes da imagem rebrota foi de 0,80 (CQ) e 0,86 (CNQ). Os índices NDVI, NDII e PSRI se mostraram como bons parâmetros para a avaliação das condições favoráveis a incêndios florestais e novos estudos visando a quantificação do grau de influência desses parâmetros devem ser incentivados.