Caracterização de uma nova queimada utilizando sensoriamento remoto do Parque Estadual do Cocó, Região Metropolitana de Fortaleza/CE, Brasil

Autores

  • Mauricio Alejandro Perea Ardila Universidad Federal do Ceará
  • Sebastian Muñoz Vásquez Universidade Federal do Ceará

DOI:

https://doi.org/10.29150/jhrs.v14i1.261692

Palavras-chave:

Incêndio florestal, NDVI, PlanetScope, Plano de manejo, Severidade

Resumo

Os incêndios florestais no Parque Estadual do Cocó (PEC) estão se tornando mais frequentes, gerando preocupações sobre o futuro do parque devido às pressões antrópicas e à falta de manejo. Este estudo utilizou sensoriamento remoto para caracterizar um novo incêndio no PEC, visando melhorar o monitoramento e a gestão pós-incêndio. Dados de focos de calor do MODIS e VIIRS identificaram o evento em 18 de janeiro de 2024. Imagens do satélite PlanetScope delimitaram a cicatriz e derivaram o NDVI pré e pós-queimada para determinar as categorias de severidade. MODIS e VIIRS detectaram o fogo por 2 dias, alcançando um FRP de 35,66 MW, indicando sua intensidade. A cicatriz teve uma área de 16,95 ha e 2,56 km de perímetro. A reflectância NIR pós-queimada diminuiu um 57,6%, e o dNDVI máximo foi 0,83. O 51,21% da área mostrou uma severidade moderada-alta. A cicatriz pode ter afetado ambientes úmidos e floresta de manguezais. A área afetada é designada como "Zona de Preservação", embora as imagens de satélite questionem isso. Os resultados fornecem dados importantes para iniciativas de restauração e medidas de combate a incêndios no PEC, destacando a relevância do sensoriamento remoto para a análise de eventos relacionados com incêndios.

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Publicado

2024-12-10

Como Citar

Perea Ardila, M. A., & Muñoz Vásquez, S. (2024). Caracterização de uma nova queimada utilizando sensoriamento remoto do Parque Estadual do Cocó, Região Metropolitana de Fortaleza/CE, Brasil. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 14(1), 858–869. https://doi.org/10.29150/jhrs.v14i1.261692

Edição

v. 14 n. 1 (2024): Journal of Hyperspectral Remote Sensing

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2024 Journal of Hyperspectral Remote Sensing

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