Vivemos em um planeta onde os recursos são finitos, e cuidar da natureza que nos resta, pode significar nossa sobrevivência no futuro não muito distante. Talvez muitos de nós que hoje vivemos nem vamos estar por aqui mais para ver isto, mas temos que deixar um legado sustentável para nossos filhos e netos se quisermos que a vida siga sem maiores impactos para eles no futuro.
Atualmente passamos por uma fase negacionista na humanidade, onde alguns acreditam que a Terra é plana, outros que o aquecimento global é uma falácia, e até que o mundo impede o Brasil de crescer no mercado do agronegócio e mineração por não poder explorar a região amazônica, … dentre outras teorias digamos “minimamente interessantes” de se pensar, mas que pouco fazem sentido lógico quando olhamos para os sinais que o mundo tem nos dado e quando pensamos na imensidão do território nacional. A mais nova destas teorias “interessantes” é a de que a região amazônica e o pantanal brasileiro não estão se esvaindo em chamas.
Mas qual será a verdade por trás destas notícias e teorias discutidas atualmente?
Mas antes, precisamos entender um pouco como este monitoramento da superfície terrestre a partir de dados de imagens orbitais.
Sensoriamento Remoto – Conceitos
Se você já conhece os procedimentos de coleta de imagens, pode pular para a próxima seção.
Temos diversos satélites em órbita com a capacidade de imageamento orbital, equipados com sensores ativos ou passivos que nos permitem realizar a coleta de imagens da superfície terrestre. Os sensores passivos (ou sistemas ópticos) atuam com a coleta de informações sobre a reflectância da energia incidente no solo, porém este tipo de sensores possui uma limitação para obtenção de imagens quando se têm nuvens, pois a energia solar é parcialmente refletida no topo das nuvens afetando a coleta de imagens da superfície.
Para contornar este problema, a alternativa é utilizar sensores ativos (ou sistemas radar), que possuem capacidade de enviar informações eletromagnéticas em comprimento de onda capazes de atravessar as nuvens atingindo a superfície permitindo a obtenção das imagens em condições adversas. Os produtos de imagens destes sistemas são amplamente utilizados para cartografia, levantamentos planimétricos e altimétricos, agricultura, avaliação de solo, pois com base na variação do comprimento de onda é possível gerar uma diversidade de imagens permitindo uma coleta mais fiel da representação da superfície.
Com base no espectro eletromagnético destes sensores, podemos então coletar imagens em diversas bandas, onde cada pequena variação no comprimento de onda, nos fornece uma imagem diferente, permitindo identificar objetos na superfície graças a seu índice de reflectância.
Cada banda destacará um objeto correspondente a reflectância associada ao comprimento de onda utilizado, e as cores associadas a este comprimento de onda. Na imagem abaixo temos uma visão das bandas coletadas pelo satélite LANDSAT 8, e na sequência temos três imagens mostrando São José dos Campos / SP de três perspectivas diferentes a partir de imagens LANDSAT, a primeira com um destaque para visão de água na superfície, a segunda com um destaque para as áreas urbanas (em amarelo e vermelho), e a terceira com um destaque para os índices de vegetação (em verde).
Se você quiser explorar um pouco mais sobre esta ferramenta de combinação de imagens recomendo conhecer o Landsat Explorer, criado pela ESRI onde você pode coletar e analisar diversas imagens atuais e também históricas deste satélite.
Com base nesta contextualização rápida, vamos voltar para o tema principal do artigo, que é como podemos utilizar os produtos de imageamento orbital para identificar regiões de calor no solo, indicando um possível foco de incêndio.
SISTEMA DE INFORMAÇÕES DE INCÊNDIOS | FIRMS (NASA).
A NASA fornece ao público, através de seu centro de observação da terra, e do Sistema de Informação de Incêndios para Monitoramento de Recursos (ou FIRMS – Fire Information for Resource Management System) que oferece dados com frequência diária para incêndios ativos do sensor MODIS a bordo dos satélites Terra e Aqua, que nos fornecem dados com resolução moderada. Também são oferecidas imagens infravermelhas do sensor VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) a bordo dos satélites SUOMI NPP e NOAA-20.
A cada passagem do satélite é feita uma coleta de dados, que são analisados através de uma grade de pixels conforme a precisão do sensor. Para o MODIS o tamanho do pixel é de aproximadamente 1km, já para o VIIRS o tamanho do pixel é de 375m. Um algoritmo então processa cada pixel da imagem identificando possíveis focos ativos de incêndio, posicionando um ponto no centro do pixel, não representando necessariamente a localização real do foco mas sim que existe um ou mais focos de fogo na área associada ao pixel analisado.
Se quiser acompanhar o horário de passagem e a região de cada um dos satélites utilizados para gerar estes produtos você pode acompanhar sua órbita em Terra, Aqua, SuomiNPP e NOAA-20. Diariamente temos cerca de duas passagens de cada satélite sobre o território nacional, que navegando por órbitas distintas nos permitem ter uma coleta de dados para todo território diária e em diferentes horários de monitoramento, conforme seu horário de passagem.
Combinando os produtos gerados por estes dois sensores (MODIS e VIIRS), podemos então criar um mapa de incidências de fogo na superfície terrestre, atentando-se ainda para a classificação dos focos de fogo, que indicam o nível de confiança da informação analisada. Esta classificação pode ser baixa indicando áreas de reflexo solar que apresentam anomalias diurnas de temperatura inferiores a 15K no canal infravermelho I4, nominal indicando áreas livres de influência solar e marcados por forte anomalia diurna na temperatura, e alta que representam áreas com saturação de pixels alta diurna ou noturna.
Para entender um pouco mais sobre o processo de detecção de focos de incêndio, recomendo a leitura destes dois artigos da NASA explicando de forma mais detalhada como utilizar os dados dos sensores MODIS e VIIRS.
Estes dados são oferecidos pela NASA de forma gratuita, através de sua política de dados abertos onde ao utilizar para análise você deverá citar as devidas fontes de informação, e podem ser obtidos em formato SHP, KML ou CSV com uma janela de atualização de 24/48 horas ou 7 dias (clique na imagem abaixo para acessar a área de download). Também são fornecidos dados históricos para execução de uma análise mais ampla sobre incêndios durante os anos.
Com base nestas informações podemos então fazer um exercício analítico, cruzando estes dados de focos de incêndio com informações de nossos biomas, áreas de proteção ambiental, limites estaduais, dados sócio econômicos, dentre outras informações para verificar os impactos ao meio ambiente e a população local, ampliando a visão da situação e permitindo aos órgãos responsáveis tomarem decisões mais assertivas quanto ao combate ao incêndio e preservação do meio ambiente.
Neste artigo apresentarei o processo de estruturação de um painel de indicadores contendo indicadores quantitativos e de impacto dos incêndios no país classificados por biomas, áreas de proteção, estados e municípios. Utilizaremos um script Python para atualizar os dados automaticamente, mantendo desta forma o painel de indicadores atualizado.
Solução de indicadores
O principal objetivo da criação desta solução é o de criar uma ferramenta que possibilite a consulta das informações de incêndio no território nacional, coletadas dos dados gerados a partir dos sensores MODIS e VIIRS fornecidos pela NASA, e que podem ajudar a entender melhor a situação e planejar ações de combate e prevenção. Abaixo encontramos uma visão das principais etapas para criação desta solução.
Preparação de dados
A primeira etapa, é realizar a estruturação dos dados que vamos trabalhar de forma a mantermos somente as informações estritamente necessárias para a análise. Começamos obtendo os dados de delimitação dos biomas (2019) e uso do solo (2018) fornecidos no site do IBGE e preparando estes dados para a análise mantendo somente as informações necessárias.
A próxima etapa é obter os dados de terras indígenas, a partir do site da FUNAI, e o dado de limites da Amazônia Legal no site do Ministério do Meio Ambiente.
Agora vamos obter os dados de delimitação de Estados que serão também utilizados como dados de referência para quantificação do volume de incêndios. Estes dados, assim como a delimitação de Municípios (2020) podem ser obtidos no site do IBGE.
Para finalizar a preparação dos dados, vamos criar as camadas relacionadas aos dados MODIS (1km) e VIIRS (375m) disponíveis no site FIRMS, deixando os dados preparados para receberem as informações coletadas a cada 24h além de incluir as informações de relacionamento com os dados de referências (Bioma, Uso do Solo, Terra Indígena, UF e Município).
Publicação de mapas
Para que os dados possam ser atualizados e consumidos rapidamente, a partir de outras aplicações WEB ou Mobile, precisaremos publicá-los como um serviço de mapas na Plataforma ArcGIS, aqui utilizarei o ArcGIS Online como base para publicação. No ArcGIS Pro você pode acessar o menu Share > Publish Web Layer para acessar a funcionalidade de publicação do serviço. Na tela apresentada, você poderá realizar uma análise dos dados e mapa a serem publicados, e caso exista algum erro na publicação, deverá corrigi-los antes de realizar a publicação.
Após a finalização da publicação, o serviço de mapas estará então disponível no Portal (ArcGIS Online) e para acesso via REST (ArcGIS Server) para que possa ser utilizado pelas aplicações para exibição e consulta dos dados, ou para atualização através da interface REST.
Atualização dos dados de Incêndio
Para começar esta etapa, vamos criar um Jupyter Notebook e consumir as informações publicadas no ArcGIS Online iniciando nosso processo de análise. Para iniciar o caderno de programação, basta executar o comando abaixo.
Deixo as referências para que você conheça o processo de utilização do Jupyter Notebook e da API
Python for ArcGIS (imagem abaixo mostrando o escopo completo da API), recursos utilizados neste processo analítico, bem como da preparação do ambiente, o qual recomendo a utilização do Conda que é uma ferramenta flexível para configuração do ambiente de desenvolvimento.