O método é composto por seis etapas: definição de regiões por bioma, construção de mosaicos anuais Landsat, coleta de amostras espectrais, classificação por aprendizado profundo, filtragem pós-classificação e validação.

O Brasil é dividido em 28 regiões distribuídas entre os seis biomas (Amazônia, Caatinga, Cerrado, Mata Atlântica, Pampa e Pantanal), permitindo maior precisão regional.

Satélites: Landsat 5 (1985–2011), Landsat 7 (1999–2021), Landsat 8 (2013–2025), Landsat 9 (2022–2025).

Bandas utilizadas: vermelho (0,65 µm), NIR — infravermelho próximo (0,86 µm), SWIR1 (1,6 µm) e SWIR2 (2,2 µm). O índice NBR (Normalized Burn Ratio) é calculado a partir do NIR e SWIR2 para destacar superfícies queimadas.

O algoritmo central é uma Rede Neural Profunda (DNN). As amostras de treinamento são estratificadas por sensor e bioma, com divisão de 70% treino / 30% teste. Os mosaicos anuais são selecionados priorizando pixels com menor valor de NBR (máxima queima).

Filtros espaciais são aplicados para remover ruídos e preencher lacunas:

• Áreas queimadas com ≤ 1,4 hectares são removidas
• Lacunas internas de ≤ 5,8 hectares são preenchidas

Comparação com MODIS Burned Area (MCD64A1, 500m), GABAM (Global Annual Burned Area Map, 30m), FIRMS e focos de calor do INPE.

Selecione o dado de interesse na Plataforma MapBiomas, aplique filtros espaciais e temporais, explore o mapa e as estatísticas ou faça o download.