Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto

Periódico de Acesso Aberto

QUALIS-CAPES

B1

2021-2024
quadriênio

Idioma

Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto

e-ISSN: 2675-5491 | ISSN: 2675-5491


Resumo

Esta pesquisa tem como objetivo compreender os diferentes usos do fogo na gestão territorial, por meio da análise das queimas prescritas, controladas e de combate, cruzadas com dados do Painel de Fogo do CENSIPAM referentes ao ano de 2023. No âmbito desse estudo em específico, foi realizado uma investigação na Amazônia Legal brasileira, conforme delimitação administrativa oficial, abrangendo os estados do Acre, Amapá, Amazonas, Pará, Rondônia, Roraima, Tocantins, Mato Grosso e parte do Maranhão. Para isso, foram utilizados os eventos de fogo registrados em 2023, obtidos a partir da plataforma Painel do Fogo, que integrou uma base de dados com informações ambientais e socioespaciais, ampliando a capacidade de caracterização dos eventos. Esses dados foram cruzados com os registros das ocorrências de queimas prescritas, controladas e de combate realizadas pelos brigadistas do ICMBio no mesmo ano. A estratégia metodológica adotada considerou técnicas de aprendizado de máquina para realizar previsões e gerar insights sobre os impactos do uso do fogo nas Unidades Federativas (UFs). O modelo Random Forest apresentou a maior acurácia global (76%). As classes de queima de combate e prescrita alcançaram as maiores precisões (0,90 e 0,69, respectivamente), enquanto as curvas ROC e os valores de AUC indicaram boa capacidade de generalização para essas classes (0,84 e 0,79). Em contraste, a classe de queima controlada apresentou menor desempenho na generalização. As análises por Shapley Additive Explanations (SHAP) destacaram variáveis como biomassa e áreas sem fiscalização como fatores relevantes na modelagem da tipificação das ocorrências de fogo

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Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License. Copyright (c) 2026 Jack Endrick Pastrana Mojica, Tássia Fraga Belloli , Pamela Boelter Herrmann, Deyvis Cano , Camila Souza Silva