Queimadas ocorrem por todo mundo com impactos locais e/ou globais, e, para mitigar seus efeitos danosos diversas iniciativas são utilizadas. Atualmente, utiliza-se imagens provenientes do sensoriamento remoto por meio de satélites nos quais é possível um reconhecimento de focos de queimadas. Dentre os principais métodos de identificação dos focos encontra-se o método de Limites Fixos, o qual determina quais são os limites do canal de infravermelho médio para que um foco possa ser identificado. Partindo-se da premissa de que estes limites foram determinados por meio de análises empíricas sobre os dados, essa tese se propõe à elaboração de um método para identificar focos de queimadas por meio de uma lógica computacional a qual o conhecimento do especialista possa ser inserido de modo a melhorar a definição dos limites utilizados para a identificação de queimadas. Como estudo de caso, foram utilizadas imagens do satélite NOAA, o qual é o principal satélite utilizado atualmente para este propósito devido à sua resolução espaço-temporal. Os limites são definidos a partir dos dados do canal de infravermelho médio do satélite, possibilitando que a identificação dos focos possa ser aplicada em ambientes embarcados de tempo real. Os resultados mostraram que a Lógica Fuzzy em comparação com a quantidade de focos de queimadas identificados pelo algoritmo de Setzer, apresentou resultados coerentes com o esperado. / Fire spots occurs throughout the world with local and / or global impacts, and to mitigate its harmful effects several initiatives are used. Currently, images from remote sensing via satellites are used in which it is possible the recognition of fire outbreaks. Among the main methods of identification of outbreaks is the Fixed Limits or Thresholding method, which determines the limits of the mid-infrared channel so that a focus can be identified. Starting from the premise that these limits are determined based on empirical analysis of the data, this thesis proposes the development of a method to identify fire outbreaks through a computational logic in which the knowledge of the expert may be inserted so as to enhance definition of the limits used for the identification of fire. As a case study, it is used images from the NOAA satellite, which is the main satellite currently used for this purpose because of its spatial and temporal resolution. The limits are defined from the raw satellite data, enabling that the identification of fire spots can be applied in embedded real-time environments systems. Results showed that the fuzzy logic, when compared to the amount of pixel fire identified by Setzer algorithm, showed consistent results, as expected.

Queimadas ocorrem por todo mundo com impactos locais e/ou globais, e, para mitigar seus efeitos danosos diversas iniciativas são utilizadas. Atualmente, utiliza-se imagens provenientes do sensoriamento remoto por meio de satélites nos quais é possível um reconhecimento de focos de queimadas. Dentre os principais métodos de identificação dos focos encontra-se o método de Limites Fixos, o qual determina quais são os limites do canal de infravermelho médio para que um foco possa ser identificado. Partindo-se da premissa de que estes limites foram determinados por meio de análises empíricas sobre os dados, essa tese se propõe à elaboração de um método para identificar focos de queimadas por meio de uma lógica computacional a qual o conhecimento do especialista possa ser inserido de modo a melhorar a definição dos limites utilizados para a identificação de queimadas. Como estudo de caso, foram utilizadas imagens do satélite NOAA, o qual é o principal satélite utilizado atualmente para este propósito devido à sua resolução espaço-temporal. Os limites são definidos a partir dos dados do canal de infravermelho médio do satélite, possibilitando que a identificação dos focos possa ser aplicada em ambientes embarcados de tempo real. Os resultados mostraram que a Lógica Fuzzy em comparação com a quantidade de focos de queimadas identificados pelo algoritmo de Setzer, apresentou resultados coerentes com o esperado. / Fire spots occurs throughout the world with local and / or global impacts, and to mitigate its harmful effects several initiatives are used. Currently, images from remote sensing via satellites are used in which it is possible the recognition of fire outbreaks. Among the main methods of identification of outbreaks is the Fixed Limits or Thresholding method, which determines the limits of the mid-infrared channel so that a focus can be identified. Starting from the premise that these limits are determined based on empirical analysis of the data, this thesis proposes the development of a method to identify fire outbreaks through a computational logic in which the knowledge of the expert may be inserted so as to enhance definition of the limits used for the identification of fire. As a case study, it is used images from the NOAA satellite, which is the main satellite currently used for this purpose because of its spatial and temporal resolution. The limits are defined from the raw satellite data, enabling that the identification of fire spots can be applied in embedded real-time environments systems. Results showed that the fuzzy logic, when compared to the amount of pixel fire identified by Setzer algorithm, showed consistent results, as expected.