Banca de DEFESA: Wilkison Queiroz de Brito

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Wilkison Queiroz de Brito
DATA : 28/02/2023
HORA: 14:00
LOCAL: plataforma TEAMS
TÍTULO:

Modelagem de Ocorrência de Incêndios na Amazônia Legal

PALAVRAS-CHAVES:

incêndio florestal, floresta tropical., inteligência artificial, mineração de dados, aprendizado de máquina, análise espacial, modelos preditivos

PÁGINAS: 53
RESUMO:

O Bioma Amazônia possui a maior cobertura florestal da Terra, desempenhando um papel fundamental para a sequestro de carbono, conservação da biodiversidade e regulação do clima. No entanto, nas últimas décadas, a conversão de áreas de vegetação natural em áreas agrícolas, desmatamento seletivo e efeitos de mudança climáticas tem induzido o aumento de eventos de queimadas. Essa pesquisa possui como objetivo analisar modelos baseados em métodos de aprendizagem de máquina para prever as áreas mais vulneráveis à ocorrência de incêndios na região da floresta amazônica brasileira. Os métodos de aprendizagem de máquina testados foram o Random Forest (RF), Extreme Gradient Boost (XGB), Multilayer Perceptron (MLP). O processamento de dados utilizou diferentes feições da paisagem que condicionam a variação espacial da ocorrência de incêndios, incluindo: áreas desmatadas, cidades, estradas, bordas de florestas e dados climáticos (temperatura média da superfície terrestre e precipitação média). A análise de precisão usou a curva Receiver Operating Characteristic (ROC), comparando os resultados dos modelos de aprendizado de máquina e a área queimada fornecida pelo bando de dados do Mapbiomas Fire. A otimização dos hiperparâmetros dos modelos considerou os valores de acurácia, objetivando a aprimoração dos modelos na obtenção dos melhores resultados. Apesar dos modelos apresentarem desempenho semelhantes, o melhor modelo foi o RF com valores de AUC (0,88) seguido do MLP e XGB (0,84). No entanto, modelagem considerando a inserção de estradas planejadas no modelo evidencia uma maior variação usando o método MLP. Os resultados evidenciam a interferência humana na indução das queimadas. Trabalhos futuros devem ser desenvolvidos para o aprimoramento da metodologia proposta, principalmente inserido outras variáveis ambientais e antrópicas e comparando com outros métodos de inteligência artificial.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 3173475 - OSMAR ABILIO DE CARVALHO JUNIOR
Interna - 4323378 - POTIRA MEIRELLES HERMUCHE
Externo à Instituição - GIULIANO TOSTES NOVAIS
Externo à Instituição - NICKOLAS CASTRO SANTANA - ICMBio