| 1. Identity statement | ||||
| Reference Type | Journal Article | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identifier | 8JMKD3MGP3W34R/42QG58B | |||
| Repository | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/07.06.14.30 | |||
| Last Update | 2020:07.06.14.30.30 (UTC) simone | |||
| Metadata Repository | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/07.06.14.30.30 | |||
| Metadata Last Update | 2022:01.04.01.35.15 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.14393/rbcv72n2-48726 | |||
| ISSN | 0560-4613 1808-0936 | |||
| Citation Key | PenhaKöFoSiPlAnMo:2020:BuArDe | |||
| Title | Burned area detection in the brazilian Amazon using spectral indices and GEOBI  | |||
| Year | 2020 | |||
| Access Date | 2024, Apr. 26 | |||
| Type of Work | journal article | |||
| Secondary Type | PRE PN | |||
| Number of Files | 1 | |||
| Size | 816 KiB | |||
| 2. Context | ||||
| Author | 1 Penha, Thales Vaz 2 Körting, Thales Sehn 3 Fonseca, Leila Maria Garcia 4 Silva Júnior, Celso Henrique Leite 5 Pletsch, Mikhaela Aloísia Jéssie Santos 6 Anderson, Liana Oighenstein 7 Morelli, Fabiano | |||
| Resume Identifier | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHLD | |||
| ORCID | 1 0000-0000-0000-0000 2 0000-0002-0876-0501 3 0000-0001-6057-7387 4 0000-0002-1052-5551 5 0000-0002-1690-1175 6 0000-0001-6057-7387 7 0000-0001-9545-5136 | |||
| Group | 1 2 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 6 7 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Affiliation | 1 Universidade de São Paulo (USP) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Author e-Mail Address | 1 thalesvazpenha@gmail.com 2 thales.korting@inpe.br 3 leila.fonseca@inpe.br 4 5 6 7 fabiano.morelli@inpe.br | |||
| Journal | Revista Brasileira de Cartografia | |||
| Volume | 72 | |||
| Number | 2 | |||
| Pages | 253-269 | |||
| Secondary Mark | A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA | |||
| History (UTC) | 2020-07-06 14:30:30 :: simone -> administrator :: 2020-07-06 14:30:30 :: administrator -> simone :: 2020 2020-07-06 14:31:10 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:15 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 3. Content and structure | ||||
| Is the master or a copy? | is the master | |||
| Content Stage | completed | |||
| Transferable | 1 | |||
| Content Type | External Contribution | |||
| Version Type | publisher | |||
| Keywords | Fires mapping. Tropical forest. Landsat-8 OLI. Sentinel-2A MSI Mapeamento de áreas queimadas. Floresta tropical. Landsat-8 OLI. Sentinel-2A MSI | |||
| Abstract | Mapping refined burned areas (BA) in the Brazilian Amazon is still a challenge. The main difficulty of BA detection in large areas is the presence of cloud cover and water bodies. The use of different data sources of medium spatial resolution satellite images can provide a higher availability of cloud-free images. Besides that, it may decrease the uncertainties associated with coarse spatial resolution data (>250m), which can under or overestimate BA and hinder the detection of small BA patches (<0.1km²). In this study, we propose an innovative methodology based on spectral indices and geographic object-based image analysis (GEOBIA), using medium spatial resolution images to improve BA detection in the Brazilian Amazon region. Firstly, we assessed the performance of nine spectral indices in two study areas, derived from Landsat-8 OLI and Sentinel-2A MSI data to identify the most suitable index for BA detection in this region. Then, we refined this data through the GEOBIA-based model. The results showed that the Burned Area Index (BAI) was the most suitable index for BA mapping (M index >1.5) for both sensors. Our model allowed detecting more than 80% of small BA and also presented high Dice coefficient values (~0.70) with low omission and commission errors (0.22 and 0.32, respectively). Such combined approach corresponds to a novel contribution to the BA detection in the Brazilian Amazon region and for enhancing the operational product generation. RESUMO: O mapeamento refinado de áreas queimadas (AQ) na Amazônia brasileira ainda é um desafio. A principal dificuldade na detecção de AQ para grandes áreas é a presença de nuvens e corpos hídricos. A utilização de diferentes fontes de dados de imagens de sensoriamento remoto de média resolução espacial pode fornecer uma maior disponibilidade de imagens livres de nuvens, além de reduzir as incertezas associadas aos dados de resolução espacial grosseira (>250m), os quais podem subestimar ou superestimar AQ e dificultar a detecção de AQ pequenas (<0,1km²). Neste estudo, propomos uma metodologia inovadora baseada no uso de índices espectrais e análise de imagem baseada em objetos geográficos (GEOBIA), usando imagens de média resolução espacial para melhorar a detecção de AQ em áreas teste na Amazônia. Primeiramente, avaliamos o desempenho de nove índices espectrais em duas áreas de estudo obtidos a partir de cenas do Landsat-8 OLI e Sentinel-2A MSI para identificar o índice mais adequado para a detecção de AQ. Em seguida, refinamos esses dados através do modelo baseado em GEOBIA. Os resultados mostraram que o Índice de Área queimada (BAI) foi o mais adequado para o mapeamento de AQ (índice M>1,5) para ambos os sensores. Nosso modelo permitiu detectar mais de 80% das AQs pequenas (<1 km²) e também apresentou altos valores de coeficiente Dice (~0,70) com baixos erros de omissão e comissão (0,22 e 0,32, respectivamente). Essa abordagem integrada correspondeu a uma contribuição inédita para a detecção de AQs na região amazônica e para o aprimoramento da geração de produtos operacionais. | |||
| Area | SRE | |||
| Arrangement 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Burned area detection... | |||
| Arrangement 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Burned area detection... | |||
| Arrangement 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Burned area detection... | |||
| doc Directory Content | access | |||
| source Directory Content | there are no files | |||
| agreement Directory Content |
| |||
| 4. Conditions of access and use | ||||
| data URL | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/42QG58B | |||
| zipped data URL | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/42QG58B | |||
| Language | en | |||
| Target File | penha_burned.pdf | |||
| User Group | simone | |||
| Reader Group | administrator simone | |||
| Visibility | shown | |||
| Archiving Policy | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Update Permission | not transferred | |||
| 5. Allied materials | ||||
| Next Higher Units | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3EU2H28 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | |||
| Citing Item List | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2 | |||
| Dissemination | PORTALCAPES | |||
| Host Collection | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notes | ||||
| Empty Fields | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Description control | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| update | ||||