Dados Queimadas

Ol√° Galera,

Meu nome é William, sou parte do SJC Digital.

Estamos fazendo um trabalho para mostrar dados das queimadas em um Dashboard. Um membro do SJC Digital, o Pedro, j√° fez uma boa coleta de dados, mas hoje acordamos com not√≠cias que podem levar a poss√≠veis implica√ß√Ķes pol√≠ticas dos dados de queimadas publicados pelo INPE. Por isso estamos procurando outras fontes.

Algu√©m teria uma ideia de datasets de queimadas? Mundialmente procurei por ‚Äúwildfire brazil‚ÄĚ e coisas do tipo, mas no m√°ximo encontrei dados geogr√°ficos, estou procurando por dados em texto em algum formato como CSV.

Obrigado!

Quem quiser ver os dados que coletamos do INPE, segue:

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Pessoal,

Só para informação a gente publicou aqui um dashboard com os dados das queimadas, pode ser util para alguém

http://appcombo.com.br/?import=Queimadas%20no%20Brasil

Pela natureza dos dados sobre queimadas ser alta e diretamente relacionada com a sua localização, creio que a maior parte dos dados que você vai encontrar serão na forma de mapas mesmo. Esses mapas podem ser processáveis por máquina, em formatos como ShapeFile, .KML, .GML, GeoJSON, etc. Então, para tabular esses dados em CSV seria necessário primeiro definir um critério metodológico para isso e fazer um geoprocessamento mesmo. Algumas vezes, arquivos como ShapeFile costumam já vir com tabelas dentro, o que pode facilitar esse processamento.

Se você procura outra fonte sem ser o INPE, a NASA também tem muitos dados sobre queimadas:

https://earthdata.nasa.gov/learn/toolkits/wildfires

Ol√° Herrman,

Muito obrigado pela resposta.

Nosso medo √© publicar somente os dados de focos de queimadas e n√£o dar a ideia da dimens√£o das queimadas, por exemplo: √°rea desmatada. Outro s√£o os de fen√īmenos naturais, que naturalmente acentuam as queimadas, como El Ni√Īo.

Precisamos cruzar esses dados para garantir que o usu√°rio n√£o estar√° vendo um dado isolado e chegando a conclus√Ķes precipitadas.

A página que você compartilhou irá ajudar a encontrarmos mais datasets para fazer diversos completemos aos dados do INPE.

Aqui est√° a p√°gina que estamos construindo:

http://appcombo.com.br/?import=Queimadas%20no%20Brasil&standalone&perspective=index#index|index%20[Screen]

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Est√£o ficando bem legais as an√°lises e visualiza√ß√Ķes de voc√™s. Parab√©ns! :tada:

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Ol√° @jesuino, d√° uma espiada nas dicas e solicita√ß√Ķes da comunidade (vai reparar que algumas pessoas daqui do f√≥rum) no git, https://github.com/sjcdigital/queimadas-data/issues
quando a discussão é mais específica do git, sobre a implementação, aproveitamos o recurso das issues ao invés aqui do fórum.

@ppkrauss Tínhamos adicionado os README e respondemos você no issue.

Pessoal,

Só para fechar o tópico, encontramos os dados que queríamos aqui:

http://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/aq1km/

Tivemos que caçar um CSV e assim não foi necessário fazer scrapping. A notícia triste é que os tão esperados dados de setembro ainda não sairam, não sei se irão, pois foi uma aberração o que aconteceu no Pantanal, talvez tenhamos ~20k km² queimados, mas vamos esperar.

Dessa forma seria ainda muito interessante termos dados de outras fontes.

Ol√° a todos, em especial @jesuino

Sugiro darem uma olhada em globalforestwatch.org/map/global, vocês mesmos podem avaliar o que tem de dados sobre o Pantanal.


NOTAS

Al√©m dos dados do INPE, como comentou o @herrmann, temos diversas fontes internacionais monitorando a defloresta√ß√£o‚Ķ Tradicionalmente (ex. vide Programa Landsat) as imagens da banda do infra-vermelho correlacionam com vis√≠vel para pegar com mais precis√£o os diversos tipos de reflet√Ęncia dos vegetais‚Ķ As imagens brutas s√£o ent√£o processadas por ‚Äúexperts que assinam embaixo‚ÄĚ, tais como o INPE e universidades no Brasil ‚ÄĒ para evitar discuss√Ķes sobre soberania e jurisdi√ß√£o, melhor que tenham entidades id√īneas brasileiras nas interpreta√ß√Ķes.

Entre as fontes de alta resolução, a mais recente e promissora, com dados livres (CC0) parece ser o satélite da Noruega. Transcrevo abaixo (não achei link do PDF que obtive mês passado) o resumo:

O Minist√©rio de Clima e Meio Ambiente da Noruega, por meio da Iniciativa Internacional Norueguesa para o Clima e Florestas (NICFI) e Kongsberg Satellite Services, Planet e Airbus, tem o prazer de oferecer ao mundo um bem p√ļblico global. Daremos ao mundo o acesso confi√°vel e consistente de dados de sat√©lite √≥ticos de alta resolu√ß√£o que ser√£o compar√°veis ao longo do tempo.

ESPECIFICA√á√ēES T√ČCNICAS

Resolução espacial: 4,7m x 4,7m
Bandas: Visual 3-band (RGB)
Cobertura: 30 Norte a 30 Sul
Disponibilidade: Todo mês, com adição a cada 6 meses entre Dezembro de 2015 e Dezembro de 2019
Duração: Dezembro de 2021 com opção de extensão até dezembro de 2023
Licença: Nenhuma

Infelizmente é só RGB, mas o processamento de imagem hoje é bastante eficiente na detecção de impactos florestais, principalmente neste caso com séries temporais em alta resolução… Precisa descobrir quem está processando e classificando as áreas de impacto.

Ver por exemplo nicfi.no ou noticias em planet.com.

A iniciativa da Noruega, cedendo em CC0 os seus dados, surgiu praticamente que em resposta à recente explosão de desmatamento no Brasil e ao desvio de recursos para a compra de imagens de alta resolução.


PS: se existisse ainda no Brasil algum tipo de policiamento florestal efetivo, os dados de alta resolução seriam solução principalmente para a estratégia criminosa de desmatamento em pequena escala.

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Muito bem lembrado, Peter, essa fonte de imagens de satélite cedida pela Noruega.

Talvez seja relevante aqui, tamb√©m, mencionar o projeto NextGenMap, do laborat√≥rio Lapig da Universidade Federal de Goi√°s. Ele foi apresentado no 5¬ļ Semin√°rio de An√°lise de Dados na Administra√ß√£o P√ļblica, promovido pelo TCU no ano passado:

Deep learning para identifica√ß√£o precisa de desmatamentos atrav√©s do uso de imagens satelit√°rias de alta resolu√ß√£o ‚Äď Evandro Carrijo Taquary

O foco é no desmatamento, mas suponho que a mesma técnica também possa ser adaptada para detectar queimadas, não?

No 6¬ļ semin√°rio, neste ano, tamb√©m foi apresentado um outro projeto que usa uma t√©cnica de processamento de imagens de sat√©lite, mas desta vez para detectar barragens de minera√ß√£o irregulares.

Descoberta e monitoramento de barragens de rejeito de min√©rio e minas de superf√≠cie utilizando imagens de sat√©lite gratuitas e deep learning ‚Äď Remis Balaniuk