Verification of correlation between forest fires and road proximity in the cerrado region: an analysis using airspace images and machine learning

Abstract

O bioma Cerrado, rico em biodiversidade e naturalmente dependente do fogo, enfrenta um aumento significativo de incêndios florestais impulsionado por atividades humanas, causando impactos negativos sobre seus ecossistemas. Este estudo investiga a re lação entre a ocorrência de incêndios florestais e a proximidade de estradas na região central do Cerrado, com foco nos estados de Goiás e Tocantins, utilizando imagens dos satélites Sentinel e dados de focos de calor da OroraTech. Os dados de incêndio foram analisados para os meses de outubro e novembro, período de transição entre a estação seca e o início das chuvas, permitindo a avaliação de eventos de fogo mesmo sob condições climáticas menos favoráveis à combustão natural. A metodologia incluiu a Análise de Componentes Principais (PCA) e técnicas de aprendizado de máquina baseadas em ensemble learning, combinando Random For est, Árvore de Decisão, Multilayer Perceptron (MLP) e K-Nearest Neighbors (KNN). O modelo ensemble apresentou desempenho de 84,41% em acurácia, 66,15% em pre cisão, 45,26% em recall e 53,75% em F1-score. A análise segmentada indica que a infraestrutura viária pode estar associada a diferentes dinâmicas dos incêndios: em dias secos, observa-se maior relação com a propagação do fogo, enquanto em dias úmidos há associação mais forte com padrões de ignição. Os resultados sugerem que, mesmo sob condições climáticas menos favoráveis, os focos de incêndio permanecem concentrados em áreas próximas às estradas e em regiões florestais, evidenciando a influência antrópica e possíveis relações entre a presença de estradas e alterações no uso e cobertura do solo. Este estudo contribui para o monitoramento estratégico e para ações de prevenção de incêndios florestais na região do Cerrado.

The Cerrado biome, rich in biodiversity and naturally fire-dependent, has experienced a significant increase in wildfires driven by human activities, negatively impacting its ecosystems. This study investigates the relationship between wildfire occurrence and road proximity in the central region of the Cerrado, focusing on the states of Goiás and Tocantins, using Sentinel satellite imagery and fire hotspot data from OroraTech. Fire data were analyzed for the months of October and November, a transitional period between the dry season and the onset of rainfall, allowing the assessment of fire events even under climatic conditions less favorable to natural combustion. The methodology included Principal Component Analysis (PCA) and ensemble learn ing techniques combining Random Forest, Decision Tree, Multilayer Perceptron (MLP), and K-Nearest Neighbors (KNN). The ensemble model achieved an accuracy of 84.41%, precision of 66.15%, recall of 45.26%, and an F1-score of 53.75%. The segmented analysis indicates that road infrastructure may be associated with different fire dynam ics: on dry days, it is more closely related to fire spread, whereas on humid days it shows a stronger association with ignition patterns. The results suggest that, even un der less favorable climatic conditions, fire hotspots remain concentrated near roads and within forested areas, indicating anthropogenic influence and potential relationships be tween road presence and land use and land cover changes. This study contributes to strategic monitoring and wildfire prevention efforts in the Cerrado region.