Sirius | Spot That Fire V3.0
Spot That Fire V3.0
Fast Fire Detector
Summary
O aplicativo Fast Fire Detector vem ao mundo com uma missão, ajudar a reduzir, mensurar e detectar os impactos socioeconômicos e ambientais gerados pelas queimadas. O Fast Fire Detector realiza a coleta de dados disponibilizados por satélites e estações meteorológicas para prever o modelo de avanço do fogo. Com o caminho modelado, é feita a classificação de uso do solo para quantificar as possíveis áreas impactadas e as áreas já suprimidas por cicatrizes de queimadas, ajudando na tomada de decisão para minimização e remediação dos impactos socioeconômicos nas áreas prioritárias.
How We Addressed This Challenge
A nossa ideia é criar uma aplicação multiplaforma (web e mobile) com o intuito de prever, mensurar e reduzir os impactos socioeconômicos e ambientais gerados pelas queimadas. Através dos dados disponibilizados por satélites e das principais fontes meteorológicas disponíveis, podemos identificar focos de queimadas ativos e prever o avanço do fogo, combinando métodos matemáticos para gerar funções de tendência a partir das variáveis climáticas e aprendizagem de maquina para classificar o uso do solo. Assim, é possível quantificar os diferentes tipos de área (classes) que poderão ser devastadas através das queimadas : Curso d' água, Mata Nativa, Lavoura, Pasto, Solo Exposto, Área Urbana e Cicatriz de Queimada. O objetivo principal dessa aplicação é auxiliar os tomadores de decisão a identificar as áreas que irão sofrer os principais impactos socioeconômicos e ambientais, antecipando a decisão de para onde direcionar os trabalhos e recursos a fim de minimizar esses impactos. Além disso, a aplicação quantifica as áreas que foram suprimidas por cicatrizes de queimadas, ajudando também a direcionar os trabalhos de recuperação desses ambientes que foram degradados.
Fluxograma da Aplicação:
How We Developed This Project
Nosso time foi motivado com a possibilidade de utilizar as imagens de satélite e dados auxiliares para ajudar a resolver um problema que acompanhamos de perto em nosso país e em todo o planeta. Tentamos fazer um brainstorm com as possíveis ideias de como ajudar a prever e quantificar os impactos econômicos trazidos pelas queimadas e pensamos em trazer dados de satélite para ajudar a medir as classes impactadas através de uma análise de uso do solo da região. Para realizar a simulação, utilizamos o Google Earth Engine através da linguagem Javascript, um software que possibilita a importação de banco de dados de satélites globais utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para amplificar as análises. Conseguimos mapear as possíveis áreas impactadas através dos focos de incêndio ativos e as áreas de cicatriz de queimadas que suprimiram a atividade anterior, causando o impacto socioeconômico que pode ser prevenido ou remediado. Os desafios futuros envolvem implementar o modelo preditivo, utilizando os dados meteorológicos e de elevação digital para mapear melhorar a previsão de avanço do fogo, além do desenvolvimento do aplicativo que irá notificar os usuários sobre as potenciais áreas com risco de queimada e as áreas suprimidas por cicatriz de queimadas, ajudando os responsáveis na tomada de decisão.
Exemplo do mapeamento de uso do solo e quantificação das áreas em risco de cada classe:
Aplicação Final para o Usuário:
How We Used Space Agency Data in This Project
Dados do satélite GOES-16 foram utilizados para identificar os focos de incêndio ativos nas Américas e os dados do FIRMS/MODIS são propostos como alternativa no resto do mundo. Além disso, dados do modelo de elevação digital NASA SRTM 30m serão incorporados no modelo para realizar a predição do avanço do fogo nas áreas queimadas.
Para a classificação de uso da terra que será impactada e identificação das cicatrizes de queimadas, foram utilizadas as imagens do Sentinel -2/COPERNICUS. Em modelos futuros, serão acrescentadas imagens do Landsat e outros satélites do sistema Europeu Copernicus de apoio para acidentes e catástrofes naturais para melhorar a resolução temporal. Ademais, as imagens de radar do Sentinel 1 serão incorporadas para melhorar a precisão da classificação do uso do solo.
Focos ativos de queimadas com base no GOES-16 em Cáceres - MT, no dia 23/09/2020:
Imagem do satélite Sentinel-2 do município de Cáceres - MT no dia 23/09/2020, visualização das bandas RGB (NIR,SWIR1,SWIR2)
Project Demo
https://www.youtube.com/watch?v=ZQTGIAAGpf0
Project Code
Data & Resources
Dados de Satélite:
- GOES-16 FDCF Series ABI Level 2 Fire/Hot Spot Characterization Full Disk/NOAA
- FIRMS: Fire Information for Resource Management System/NASA / LANCE / EOSDIS
- NASA SRTM Digital Elevation 30m//NASA / USGS / JPL-Caltech
- Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A/European Union/ESA/Copernicus
- Sentinel-1 SAR GRD: C-band Synthetic Aperture Radar Ground Range Detected, log scaling/European Union/ESA/Copernicus
Dados Metereológicos:
- https://portal.inmet.gov.br/dadoshistoricos
Software:
- Google Earth Engine (https://code.earthengine.google.com/d047898cec7bcdb20494baf943836122)