Sensoriamento remoto aplicado ao estudo dos incêndios florestais no Brasil: uma revisão da literatura
DOI:
https://doi.org/10.62059/LatArXiv.preprints.525Palabras clave:
Análise bibliométrica, clusters temáticos, geotecnologias, tendências de pesquisaResumen
Os incêndios florestais no Brasil representam uma crise socioecológica impulsionada na maioria pelo desmatamento. Evidências científicas demonstram que a maioria desses eventos tem origem antropogênica, diretamente correlacionada ao desmatamento para a expansão da fronteira agrícola. O Sensoriamento remoto consolidou-se como uma ferramenta metodológica fundamental para o monitoramento e a análise dos incêndios. No entanto, o rápido crescimento da produção científica gerou um corpo de literatura fragmentado, dificultando uma síntese eficaz. Esta revisão bibliométrica e sistemática analisa a literatura científica sobre o tema para mapear sua estrutura, evolução e lacunas de conhecimento, buscando orientar futuras pesquisas e políticas. Foram examinados 240 artigos da Web of Science e Scopus (1997-2024) por meio de uma abordagem híbrida, combinando análise quantitativa com Bibliometrix de R e uma síntese qualitativa. Os resultados mostram um crescimento exponencial da produção científica desde 2018, com o Brasil como líder e eixo de colaboração internacional, e o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) como a instituição mais produtiva. A análise de concorrência de termos revela uma clara dicotomia conceitual no campo, organizada em três clusters. O primeiro se concentra no bioma Cerrado, tratando do fogo sob a perspectiva da ecologia e do Manejo Integrado do Fogo (MIF). Em contrapartida, os outros dois clusters concentram-se na Amazônia, onde o fogo é enquadrado como uma ferramenta de desmatamento e degradação florestal, ligada ao corte seletivo e à expansão agrícola. Metodologicamente, observa-se uma transição do mapeamento reativo de áreas queimadas para a modelagem preditiva e de risco, com um uso crescente de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning. Conclui-se que, apesar da maturidade tecnológica do campo, persistem lacunas críticas. Geograficamente, biomas importantes como o Pantanal, a Caatinga e a Pampa são pouco pesquisadas. Tematicamente, há pouca integração das variáveis socioeconômicas que impulsionam os incêndios. Portanto, pesquisas futuras devem adotar uma abordagem mais integradora, interdisciplinar e preditiva. A fusão de dados de múltiplos sensores com variáveis socioeconômicas é essencial para desenvolver políticas de manejo do fogo que sejam eficazes nos diversos e complexos contextos ecológicos do Brasil.
Referencias
Abranches, S. (2020). Biological Megadiversity as a Tool of Soft Power and Development for Brazil. Brazilian Political Science Review, 14(2), 1–18. https://doi.org/10.1590/1981-3821202000020006
Almeida, C. A. de, Perez, L. P., Reis, M. S., Camilotti, V. L., Messias, C. G., Monteiro, E. C. dos S., Pinheiro, T. F., Sobrinho Kneipp Cerqueira Pinto, J. F., Soler, L. D. S., Vinhas, L., Maurano, L. E. P., Adami, M., Kuplich, T. M., Narvaes, I. da S., Arcoverde, G. F. B., & Amaral, S. (2025). Monitoramento oficial da vegetação nativa brasileira por imagens de satélite: o programa BiomasBR e os sistemas Prodes, Deter e TerraClass. Cadernos de Astronomia, 6(1), 23–38. https://doi.org/10.47456/Cad.Astro.v6n1.47411
Amano, T., González-Varo, J. P., & Sutherland, W. J. (2016). Languages Are Still a Major Barrier to Global Science. PLoS Biology, 14(12), 1–8. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.2000933
Aragão, L. E. O. C., Anderson, L. O., Fonseca, M. G., Rosan, T. M., Vedovato, L. B., Wagner, F. H., Silva, C. V. J., Silva Junior, C. H. L., Arai, E., Aguiar, A. P., Barlow, J., Berenguer, E., Deeter, M. N., Domingues, L. G., Gatti, L., Gloor, M., Malhi, Y., Marengo, J. A., Miller, J. B., … Saatchi, S. (2018). 21st Century drought-related fires counteract the decline of Amazon deforestation carbon emissions. Nature Communications, 9(1), 1–12. https://doi.org/10.1038/s41467-017-02771-y
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix : An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Barmpoutis, P., Papaioannou, P., Dimitropoulos, K., & Grammalidis, N. (2020). A review on early forest fire detection systems using optical remote sensing. Sensors (Switzerland), 20(22), 1–26. https://doi.org/10.3390/s20226442
Belgiu, M., & Drăgu, L. (2016). Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 114, 24–31. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.011
Béllo Carvalho, R., Oliveras Menor, I., Schmidt, I. B., Berlinck, C. N., Genes, L., & Dirzo, R. (2025). Brazil on fire: Igniting awareness of the 2024 wildfire crisis. Journal of Environmental Management, 389, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.126190
Bornmann, L., & Mutz, R. (2015). Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(11), 2215–2222. https://doi.org/10.1002/asi.23329
Chuvieco, E., Aguado, I., Salas, J., García, M., Yebra, M., & Oliva, P. (2020). Satellite Remote Sensing Contributions to Wildland Fire Science and Management. Current Forestry Reports, 6(2), 81–96. https://doi.org/10.1007/s40725-020-00116-5
Chuvieco, E., Mouillot, F., van der Werf, G. R., San Miguel, J., Tanasse, M., Koutsias, N., García, M., Yebra, M., Padilla, M., Gitas, I., Heil, A., Hawbaker, T. J., & Giglio, L. (2019). Historical background and current developments for mapping burned area from satellite Earth observation. Remote Sensing of Environment, 225(November 2018), 45–64. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.013
Collins, C., Dennehy, D., Conboy, K., & Mikalef, P. (2021). Artificial intelligence in information systems research: A systematic literature review and research agenda. International Journal of Information Management, 60, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102383
Correa, D. B., Alcantara, E., Libonati, R., Massi, K. G., & Park, E. (2022). Increased burned area in the Pantanal over the past two decades. SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT, 835. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155386
Costa, O. B. da, Matricardi, E. A. T., Pedlowski, M. A., Miguel, E. P., & Gaspar, R. de O. (2019). Selective Logging Detection in the Brazilian Amazon. Floresta e Ambiente, 26(2), 1–10. https://doi.org/10.1590/2179-8087.063417
Dalagnol, R., Wagner, F. H., Galva, L. S., Braga, D., Osborn, F., Sagang, L., Bispo, P. D., Payne, M., Silva, C. J., Favrichon, S., Silgueiro, V., Anderson, L. O., de Aragao, L., Fensholt, R., Brandt, M., Ciais, P., & Saatchi, S. (2023). Mapping tropical forest degradation with deep learning and Planet NICFI data. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 298. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113798
Deng, J., Wang, W., Gu, G., Chen, Z., Liu, J., Xie, G., Weng, S., Ding, L., & Li, C. (2023). Wildfire susceptibility prediction using a multisource and spatiotemporal cooperative approach. Earth Science Informatics, 16(4), 3511–3529. https://doi.org/10.1007/s12145-023-01104-6
Dos Santos, S. M. B., Bento-Gonçalves, A., & Vieira, A. (2021). Research on wildfires and remote sensing in the last three decades: A bibliometric analysis. Forests, 12(5). https://doi.org/10.3390/f12050604
Dubayah, R., Blair, J. B., Goetz, S., Fatoyinbo, L., Hansen, M., Healey, S., Hofton, M., Hurtt, G., Kellner, J., Luthcke, S., Armston, J., Tang, H., Duncanson, L., Hancock, S., Jantz, P., Marselis, S., Patterson, P. L., Qi, W., & Silva, C. (2020). The Global Ecosystem Dynamics Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography. Science of Remote Sensing, 1(September 2019), 100002. https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100002
FAO. (2023). NUESTROS BOSQUES SIGUEN QUEMÁNDOSE. https://www.fao.org/3/cc6237es/cc6237es.pdf
Flores, B. M., Montoya, E., Sakschewski, B., Nascimento, N., Staal, A., Betts, R. A., Levis, C., Lapola, D. M., Esquível-Muelbert, A., Jakovac, C., Nobre, C. A., Oliveira, R. S., Borma, L. S., Nian, D., Boers, N., Hecht, S. B., ter Steege, H., Arieira, J., Lucas, I. L., … Hirota, M. (2024). Critical transitions in the Amazon forest system. Nature, 626(7999), 555–564. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06970-0
Franca Rocha, W. J. S., Vasconcelos, R. N., Duverger, S. G., Costa, D. P., Santos, N. A., Franca Rocha, R. O., de Santana, M. M. M., Alencar, A. A. C., Arruda, V. L. S., Silva, W. V. da, Ferreira-Ferreira, J., Oliveira, M., Barbosa, L. da S., & Cordeiro, C. L. (2024). Mapping burned area in the Caatinga biome: Employing deep learning techniques. Fire, 7(437), 1–24. https://doi.org/10.3390/fire7120437
Furtado Lima, C., Pereira Torres, F. T., Minette, L. J., Araujo Lima, F., Andrade Lima, R. C., Keisuke Sato, M., Araújo Silva, A., Leão Said Schettini, B., Costa Ferreira, F. de A., & Lima Machado, M. X. (2024). Is there a relationship between forest fires and deforestation in the Brazilian Amazon? PLOS ONE, 19(6), 1–12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0306238
Gomes, V. C. F., Queiroz, G. R., & Ferreira, K. R. (2020). An overview of platforms for big earth observation data management and analysis. Remote Sensing, 12(8), 1–25. https://doi.org/10.3390/RS12081253
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
Haddaway, N. R., Collins, A. M., Coughlin, D., & Kirk, S. (2015). The role of google scholar in evidence reviews and its applicability to grey literature searching. PLoS ONE, 10(9), 1–17. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138237
Hantson, S., Hamilton, D. S., & Burton, C. (2024). Changing fire regimes: Ecosystem impacts in a shifting climate. One Earth, 7(6), 942–945. https://doi.org/10.1016/j.oneear.2024.05.021
Junior, F. R. F., dos Santos, A. M., Alvarado, S. T., da Silva, C. F. A., & Nunes, F. G. (2024). Remote sensing applied to the study of fire in savannas: A literature review. Ecological Informatics, 79(October 2023). https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102448
Lapola, D. M., Pinho, P., Barlow, J., Aragão, L. E. O. C., Berenguer, E., Carmenta, R., Liddy, H. M., Seixas, H., Silva, C. V. J., Silva, C. H. L., Alencar, A. A. C., Anderson, L. O., Armenteras, D., Brovkin, V., Calders, K., Chambers, J., Chini, L., Costa, M. H., Faria, B. L., … Walker, W. S. (2023). The drivers and impacts of Amazon forest degradation. Science, 379, 1–11. https://doi.org/10.1126/science.abp8622
Leydesdorff, L., & Rafols, I. (2009). A global map of science based on the ISI subject categories. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(2), 348–362. https://doi.org/10.1002/asi.20967
Li, T., Cui, L., Liu, L., Chen, Y., Liu, H., Song, X., & Xu, Z. (2023). Advances in the study of global forest wildfires. Journal of Soils and Sediments, 23(7), 2654–2668. https://doi.org/10.1007/s11368-023-03533-8
Li, X., Li, J., & Haghani, M. (2024). Application of Remote Sensing Technology in Wildfire Research: Bibliometric Perspective. Fire Technology, 60(1), 579–616. https://doi.org/10.1007/s10694-023-01531-3
Lovejoy, T. E., & Nobre, C. (2018). Amazon tipping point. Science Advances, 4(2), 1–1. https://doi.org/10.1126/sciadv.aat2340
MapBiomas. (2024). Coleção [4] mapeamento das cicatrizes de fogo do Brasil (1985-2023). https://plataforma.brasil.mapbiomas.org/fogo
Mongeon, P., & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics, 106(1), 213–228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5
Myers, N., Mittermeier, R. A., Mittermeier, C. G., da Fonseca, G. A. B., & Kent, J. (2000). Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, 403(6772), 853–858. https://doi.org/10.1038/35002501
Nepstad, D., Schwartzman, S., Bamberger, B., Santilli, M., Ray, D., Schlesinger, P., Lefebvre, P., Alencar, A., Prinz, E., Fiske, G., & Rolla, A. (2006). Inhibition of Amazon deforestation and fire by parks and indigenous lands. Conservation Biology, 20(1), 65–73. https://doi.org/10.1111/j.1523-1739.2006.00351.x
Oliveira-Júnior, J. F. de, Mendes, D., Correia Filho, W. L. F., Silva Junior, C. A. da, Gois, G. de, Jardim, A. M. da R. F., Silva, M. V. da, Lyra, G. B., Teodoro, P. E., Pimentel, L. C. G., Lima, M., Santiago, D. de B., Rogério, J. P., & Marinho, A. A. R. (2021). Fire foci in South America: Impact and causes, fire hazard and future scenarios. Journal of South American Earth Sciences, 112, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2021.103623
Oliveira, M. C., & Siqueira, L. (2022). Digitalization between environmental activism and counter-activism: The case of satellite data on deforestation in the Brazilian Amazon. Earth System Governance, 12(March), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.esg.2022.100135
Oliveira, U., Soares-Filho, B., Bustamante, M., Gomes, L., Ometto, J. P., & Rajão, R. (2022). Determinants of Fire Impact in the Brazilian Biomes. Frontiers in Forests and Global Change, 5, 1–12. https://doi.org/10.3389/ffgc.2022.735017
Park, C. Y., Takahashi, K., Li, F., Takakura, J., Fujimori, S., Hasegawa, T., Ito, A., Lee, D. K., & Thiery, W. (2023). Impact of climate and socioeconomic changes on fire carbon emissions in the future: Sustainable economic development might decrease future emissions. Global Environmental Change, 80, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2023.102667
Perea-Ardila, M. A., & Muñoz, S. I. (2024). Caracterização de uma nova queimada utilizando sensoriamento remoto do Parque Estadual do Cocó , Região Metropolitana de Fortaleza/CE, Brasil. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 14(1), 858–869. https://doi.org/10.29150/jhrs.v14i1.261692
Perea-Ardila, M. A., Muñoz, S. I., & Sopchaki, C. H. (2024). Caracterização de Áreas Queimadas Usando Sensoriamento Remoto no Refúgio Pedra da Andorinha, Sobral/CE. Revista GeoUECE, 13(24), 137–157. https://doi.org/10.59040/GeoUECE.2317-028X.v13.n24.e202407
Pereira, A. K., Morais, L. de, Salomon, M., Oliveira, M. S. de, Lacerda, L., Corso, J. V., & Maior, M. S. (2024). Populism and the Dismantling of Brazil’s Deforestation Oversight Policy. In Brazilian Political Science Review (Vol. 18, Issue 1). https://doi.org/10.1590/1981-3821202400010003
Pérez-Cutillas, P., Pérez-Navarro, A., Conesa-García, C., Zema, D. A., & Amado-Álvarez, J. P. (2023). What is going on within google earth engine? A systematic review and meta-analysis. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 29(December 2022), 100907. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100907
Picalho, A. C., Oliveira, G. R. De, & Cativelli, A. S. (2025). Inteligência artificial no levantamento bibliográfico em bases de dados científicos. RDBCI: Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência Da Informação, 23, 1–20. https://doi.org/10.20396/rdbci.v23i00.8678378
Pinheiro, T. F., Escada, M. I. S., Valeriano, D. M., Hostert, P., Gollnow, F., & Müller, H. (2016). Forest Degradation Associated with Logging Frontier Expansion in the Amazon: The BR-163 Region in Southwestern Pará, Brazil. Earth Interactions, 20(17), 1–26. https://doi.org/10.1175/EI-D-15-0016.1
Pinto, D. L., Spletozer, A. G., Barbosa, S. G., Lima, G. S., Torres, C. M. M. E., & Torres, F. T. P. (2021). Periods of Highest Occurrence of Forest Fires in Brazil. Floresta, 51(2), 484–491. https://doi.org/10.5380/rf.v51i2.70286
Pivello, V. R. (2011). THE USE OF FIRE IN THE CERRADO AND AMAZONIAN RAINFORESTS OF BRAZIL: PAST AND PRESENT. FIRE ECOLOGY, 7(1), 24–39. https://doi.org/10.4996/fireecology.0701024 WE - Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)
Pivello, V. R., Vieira, I., Christianini, A. V., Ribeiro, D. B., da Silva Menezes, L., Berlinck, C. N., Melo, F. P. L., Marengo, J. A., Tornquist, C. G., Tomas, W. M., & Overbeck, G. E. (2021). Understanding Brazil’s catastrophic fires: Causes, consequences and policy needed to prevent future tragedies. Perspectives in Ecology and Conservation, 19(3), 233–255. https://doi.org/10.1016/j.pecon.2021.06.005
Quintano, C., Calvo, L., Fernández-Manso, A., Suárez-Seoane, S., Fernandes, P. M., & Fernández-Guisuraga, J. M. (2023). First evaluation of fire severity retrieval from PRISMA hyperspectral data. Remote Sensing of Environment, 295, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113670
Ribeiro, D. B., & Pereira, A. M. M. (2023). Solving the problem of wildfires in the Pantanal Wetlands. Perspectives in Ecology and Conservation, 21(4), 271–273. https://doi.org/10.1016/j.pecon.2023.10.004
Ribeiro, M. C., Metzger, J. P., Martensen, A. C., Ponzoni, F. J., & Hirota, M. M. (2009). The Brazilian Atlantic Forest: How much is left, and how is the remaining forest distributed? Implications for conservation. Biological Conservation, 142(6), 1141–1153. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2009.02.021
Schmidt, I. B., Moura, L. C., Ferreira, M. C., Eloy, L., Sampaio, A. B., Dias, P. A., & Berlinck, C. N. (2018). Fire management in the Brazilian savanna: First steps and the way forward. Journal of Applied Ecology, 55(5), 2094–2101. https://doi.org/10.1111/1365-2664.13118 WE - Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)
Silveira, M. V. F., Petri, C. A., Broggio, I. S., Chagas, G. O., Macul, M. S., Leite, C. C. S. S., Ferrari, E. M. M., Amim, C. G. V., Freitas, A. L. R., Motta, A. Z. V., Carvalho, L. M. E., Silva Junior, C. H. L., Anderson, L. O., & Aragão, L. E. O. C. (2020). Drivers of fire anomalies in the Brazilian Amazon: Lessons learned from the 2019 fire crisis. Land, 9(12), 1–24. https://doi.org/10.3390/land9120516
Souza, C. de A., Junior, E. S. O., & Hacon, S. de S. (2024). Ecosystem services in the Brazilian Amazon. Revista Brasileira de Geografia Fisica, 17(1), 178–198. https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.1.p178-198
Sun, M., Zhang, X., & Jin, R. (2025). Visualization of Post-Fire Remote Sensing Using CiteSpace: A Bibliometric Analysis. Forests, 16(4), 1–25. https://doi.org/10.3390/f16040592
Szpakowski, D., & Jensen, J. (2019). A review of the applications of remote sensing in fire ecology. Remote Sensing, 11(22), 1–31. https://doi.org/10.3390/rs11222638
Tranfield, D., Denyer, D., & Smart, P. (2003). Towards a Methodology for Developing Evidence‐Informed Management Knowledge by Means of Systematic Review. British Journal of Management, 14(3), 207–222. https://doi.org/10.1111/1467-8551.00375
Turner, W., Rondinini, C., Pettorelli, N., Mora, B., Leidner, A. K., Szantoi, Z., Buchanan, G., Dech, S., Dwyer, J., Herold, M., Koh, L. P., Leimgruber, P., Taubenboeck, H., Wegmann, M., Wikelski, M., & Woodcock, C. (2015). Free and open-access satellite data are key to biodiversity conservation. Biological Conservation, 182, 173–176. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.11.048
Tyukavina, A., Potapov, P., Hansen, M. C., Pickens, A. H., Stehman, S. V., Turubanova, S., Parker, D., Zalles, V., Lima, A., Kommareddy, I., Song, X.-P., Wang, L., & Harris, N. (2022). Global trends of forest loss due to fire from 2001 to 2019. Frontiers in Remote Sensing, 3, 1–20. https://doi.org/10.3389/frsen.2022.825190
Welch, J. R., & Coimbra, C. E. A. (2021). Indigenous fire ecologies, restoration, and territorial sovereignty in the Brazilian Cerrado: The case of two Xavante reserves. Land Use Policy, 104, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2019.104055
Zupic, I., & Čater, T. (2015). Bibliometric Methods in Management and Organization. Organizational Research Methods, 18(3), 429–472. https://doi.org/10.1177/1094428114562629
Descargas
Descargas
PrePrint online
Categorías
Declaración de disponibilidad de datos
O pré-impresso foi submetido à avaliação de uma revista.
Licencia
Derechos de autor 2025 Mauricio Alejandro Perea Ardila (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Este preprint contiene la licencia informada y los derechos de autoría asociados. Una vez publicados en una revista asociada u otra editorial, la versión publicada asume las condiciones del nuevo entorno.
