Forest fire risk modeling for the Amazon Biome

Summary: O Brasil possui o maior bioma de floresta úmida do mundo, a Amazônia. A região de maior diversidade do planeta sofre constantemente com uma das maiores fontes de danos as florestas, os incêndios florestais. Uma das alternativas para prevenção e combate aos incêndios é a modelagem do risco por meio de inteligência artificial. Nesse contexto, o objetivo desse estudo é determinar o método mais eficaz para a análise de riscos de incêndios florestais para o bioma por meio da elaboração do modelo de risco baseado na lógica Fuzzy e o modelo de predição baseado no aprendizado de máquina por meio da árvore de classificação e regressão (CART). Para a elaboração do modelo de risco de incêndio baseado na lógica nebulosa serão utilizadas as variáveis altitude, declividade, orientação do terreno, uso e cobertura da terra, índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), densidade demográfica, proximidade das rodovias, temperatura de superfície da terra, precipitação pluvial e a deficiência hídrica. Nessa etapa, além da fuzzificação das variáveis será realizada a técnica de sobreposição Fuzzy Gamma. Para a elaboração do modelo de risco de incêndio florestal por meio da técnica CART, será utilizado os subconjuntos de dados mensais de área queimada do produto MCD45A1, espacializados a partir da função de densidade Kernel. Em seguida, por meio da variável resposta de densidade de fogo e o conjunto de dados de variáveis preditoras utilizadas na etapa da modelagem anterior, será obtida a amostragem sistemática e a entrada do conjunto de dados na árvore de decisão pelo algoritmo CART. O conjunto de dados de treinamento será utilizado para implementar o algoritmo de árvore de regressão CART. Os resultados esperados são a espacialização da vulnerabilidade ao risco de incêndio florestal para o bioma e os mapas de densidade de fogo para destacar as áreas com as maiores queimas.

Starting date: 16/06/2021
Deadline (months): 24

Participants:

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Coordinator * ALEXANDRE ROSA DOS SANTOS
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