Referências

Tudo o que o De Olho no Fogo usa: dados de satélite, malhas do território, APIs, bibliotecas e os artigos que sustentam o método. São 28 fontes, cada uma com o uso que fazemos dela e o endereço para conferir. No fim, à parte e fora dessa conta, fica o que serviu a versões anteriores e a páginas retiradas.

Os números do site saem de dados abertos e de scripts que estão no repositório. Como cada etapa funciona está em Método e validação. Links e artigos conferidos em 14/11/2026.

Dados de satélite e fogo

A harmonização ponto a ponto coloca as detecções do MODIS (Coleção 6.1, Terra e Aqua, 1 km) e do VIIRS S-NPP (375 m, Coleção 2) na grade senoidal de 1 km do MODIS, por dia solar local, e agrupa células vizinhas (8 vizinhos) em componentes conectados. Cobertura: mundo em 2025 e Brasil de 2000 a 2025. O VIIRS do NOAA-20 foi baixado, mas não entra na série.

Território

APIs em tempo de execução

Serviços que o site consulta enquanto você navega. Se um deles cair, a parte correspondente da página não carrega.

Bibliotecas e infraestrutura

  • Next.js 16

    Biblioteca

    Estrutura do site: rotas e páginas em React.

    Endereço
    nextjs.org
    Uso
    MIT.
    No projeto
    package.json, src/app/
  • React 19

    Biblioteca

    Páginas de método e de referências.

    Endereço
    react.dev
    Uso
    MIT.
    No projeto
    package.json
  • marked 18

    Biblioteca

    Converte o documento de método (Markdown) na página /metodo.

    Endereço
    marked.js.org
    Uso
    MIT.
    No projeto
    src/app/metodo/page.js
  • globe.gl 2.45.0

    Biblioteca

    Globo 3D (sobre three.js), carregado do unpkg.

    Endereço
    github.com/vasturiano/globe.gl
    Uso
    MIT.
    No projeto
    src/legacy/globo.html
  • Todos os scripts de download, filtro, harmonização e validação; o leitor de shapefile é próprio.

    Endereço
    python.org
    No projeto
    scripts/*.py
  • NumPy

    Biblioteca

    Cálculo vetorizado da harmonização ponto a ponto (grade, componentes conexos, arquivos binários) e da conversão das cicatrizes para a grade.

    Endereço
    numpy.org
    Uso
    BSD de 3 cláusulas.
    No projeto
    scripts/harmonizar_global.py, scripts/cicatrizes_brasil.py

Literatura científica

Artigos que descrevem os sensores, os produtos e os testes usados. Autores, ano, revista e DOI foram conferidos no Crossref.

  • Algoritmo de detecção do produto MODIS de focos ativos (Coleção 6), a base da Coleção 6.1 que usamos.

    Giglio, L., Schroeder, W., Justice, C. O. (2016). The collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products. Remote Sensing of Environment, 178, 31–41.

    DOI
    10.1016/j.rse.2016.02.054
  • Descrição do produto VIIRS de 375 m e da razão de ele detectar mais fogos pequenos que o MODIS.

    Schroeder, W., Oliva, P., Giglio, L., Csiszar, I. A. (2014). The New VIIRS 375 m active fire detection data product: Algorithm description and initial assessment. Remote Sensing of Environment, 143, 85–96.

    DOI
    10.1016/j.rse.2013.12.008
  • Referência original dos produtos de fogo do MODIS, o início da série de 2000.

    Justice, C. O., Giglio, L., Korontzi, S., Owens, J., Morisette, J. T., Roy, D., Descloitres, J., Alleaume, S., Petitcolin, F., Kaufman, Y. (2002). The MODIS fire products. Remote Sensing of Environment, 83(1–2), 244–262.

    DOI
    10.1016/S0034-4257(02)00076-7
  • Comparação entre VIIRS e MODIS na potência radiativa do fogo: contexto para as diferenças entre os dois sensores.

    Li, F., Zhang, X., Kondragunta, S., Csiszar, I. (2018). Comparison of Fire Radiative Power Estimates From VIIRS and MODIS Observations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(9), 4545–4563.

    DOI
    10.1029/2017JD027823
  • Comparação de detecção e potência radiativa entre os produtos MODIS e VIIRS em florestas e áreas de pouca biomassa.

    Fu, Y., Li, R., Wang, X., Bergeron, Y., Valeria, O., Chavardès, R. D., Wang, Y., Hu, J. (2020). Fire Detection and Fire Radiative Power in Forests and Low-Biomass Lands in Northeast Asia: MODIS versus VIIRS Fire Products. Remote Sensing, 12(18), 2870.

    DOI
    10.3390/rs12182870
  • Método por trás do produto AQ1km do INPE, usado nas cicatrizes de fogo.

    Libonati, R., DaCamara, C., Setzer, A., Morelli, F., Melchiori, A. (2015). An Algorithm for Burned Area Detection in the Brazilian Cerrado Using 4 µm MODIS Imagery. Remote Sensing, 7(11), 15782–15803.

    DOI
    10.3390/rs71115782

Desafio e documentos do projeto

Trabalho anterior e páginas retiradas

Fontes e documentos que serviram a versões anteriores do projeto (as conciliações por fator e um protótipo regional de um estado brasileiro) e que o site atual não usa mais. Ficam aqui para que o histórico possa ser conferido.

  • Página /focos e APIs de fator (retiradas em 14/11/2026)

    Retirado

    A página que mostrava os três CSV do FIRMS lado a lado com a harmonização por fator, e as rotas /api/focos, /api/harmonizacao e /api/conciliacao, saíram do site porque descreviam o método substituído. O código foi guardado, não apagado.

    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/
  • Páginas regionais /calendario e /previsao e as rotas delas (retiradas em 14/11/2026)

    Retirado

    O calendário diário de um estado brasileiro (série mensal por fator), o modelo de risco e as rotas /api/recentes, /api/atualizar-focos e /api/risco saíram do site quando ele passou a tratar só da harmonização mundial. O código foi guardado, não apagado; as fontes que só eles usavam estão no fim desta lista.

    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/
  • Conciliação do Brasil, 2000 a 2025 (pacote da equipe)

    Substituído

    Fatores por região e mês em células de 25 km, feitos pela equipe a partir dos arquivos anuais do FIRMS e refeitos de forma independente neste repositório. Substituída pela harmonização ponto a ponto; os números de validação estão na seção 6 do método.

    No projeto
    docs/2026-11-14-algoritmo-equipe.md, scripts/conciliar_brasil.py, scripts/harmonizar_celulas.py, public/data/br-conciliacao-*.json
  • CSV diário do Brasil em 2025 da primeira harmonização por fator. Substituída pela harmonização ponto a ponto; o arquivo continua publicado.

    No projeto
    scripts/harmonizar_brasil.py
  • Contorno de cada município destacado na versão anterior do globo. O globo atual não usa malhas municipais.

    Endereço
    servicodados.ibge.gov.br/api/docs/malhas?versao=3
    No projeto
    arquivo/globo.v5-mg-municipios.html
  • iNaturalist, API v1

    Não usado hoje

    Foto de cada espécie citada na versão anterior do globo, buscada pelo nome científico. O globo atual não mostra espécies.

    Endereço
    api.inaturalist.org/v1/docs
    Uso
    Cada foto tem a licença escolhida por quem a publicou.
    No projeto
    arquivo/globo.v5-mg-municipios.html
  • Nunes (2026)

    Artigo · não usado hoje

    Descrição em português do algoritmo de detecção de incêndios do VIIRS. Era citado na página /focos, retirada.

    Nunes, R. P. O. (2026). Algoritmo de detecção de incêndios usando dados do sensor VIIRS. Derecho y Cambio Social, 23(100), 1–28.

    DOI
    10.54899/dcs.v23i100.153
  • Sen (1968)

    Artigo · não usado hoje

    Inclinação de Sen, que dava o tamanho da tendência (por década) na versão anterior do globo.

    Sen, P. K. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379–1389.

    DOI
    10.1080/01621459.1968.10480934
  • Trazia o ano corrente (2026) para o calendário do protótipo regional: produtos padrão MODIS_SP e VIIRS_SNPP_SP enquanto existem, depois NRT; a chave gratuita fica fora do repositório.

    Endereço
    firms.modaps.eosdis.nasa.gov/api/area
    Ver também
    Pedir uma MAP_KEY
    No projeto
    scripts/atualizar_2026.py
  • Validação do protótipo regional: CSV mensal do satélite de referência (Aqua) para o estado, 2003 a 2025, comparado com a série mensal por fator (salto de 2012, correlação e sinal da tendência). Não é usado na harmonização ponto a ponto.

    Endereço
    data.inpe.br/queimadas/portal/csv/download/historico-mensal/estados/minas_gerais.csv
    Ver também
    Portal do Programa Queimadas · data.inpe.br/queimadas
    No projeto
    scripts/validar_harmonizacao.py
  • Classe de cobertura no pixel de 30 m de cada foco VIIRS do protótipo regional (2012 a 2025), lida pelo Google Earth Engine. O script está no repositório; o resultado nunca apareceu no site.

    Endereço
    brasil.mapbiomas.org
    No projeto
    scripts/cobertura_mapbiomas.py
  • MapBiomas Fogo (30 m), NASA MCD64A1 (500 m) e ESA FireCCI51 (250 m) apareciam na página de previsão como opções para prever área queimada. Nenhum número do site vinha deles.

    Endereço
    developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/MODIS_061_MCD64A1
    Ver também
    ESA FireCCI51 · MapBiomas
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/src/legacy/previsao.html
  • Chuva (PRECTOTCORR), umidade relativa (RH2M) e temperatura do ar (T2M), 2001 a 2025, em 12 pontos do estado do protótipo regional e no centro de 3 áreas; eram usadas no teste de associação entre estação seca e fogo.

    The data was obtained from National Aeronautics and Space Administration (NASA) Langley Research Center's Prediction Of Worldwide Energy Resources (POWER) project funded through the NASA Earth Science Division.

    Endereço
    power.larc.nasa.gov
    Ver também
    API · Metodologia · Como citar
    Uso
    Dados abertos da NASA. A grade tem cerca de 0,5° (~50 km): descreve a região, não o pixel do foco.
    No projeto
    scripts/clima_power.py
  • Vento máximo a 10 m (WS10M_MAX) e umidade do solo na superfície (GWETTOP), 2001 a 2025, no calendário regional; no modelo de risco, também T2M_MAX, RH2M, PRECTOTCORR, ALLSKY_SFC_SW_DWN e GWETROOT, 2012 a 2025, em 15 pontos.

    Endereço
    power.larc.nasa.gov/docs/services/api
    No projeto
    scripts/clima_diario_power.py, scripts/modelo_risco.py
  • Reanálise de onde o POWER tira a umidade do solo (GWETTOP) mostrada no calendário regional. Não é baixada diretamente.

    Gelaro et al. (2017), listado nesta seção.

    Endereço
    gmao.gsfc.nasa.gov/reanalysis/MERRA-2
  • Altitude dos 15 pontos do modelo de risco. É só informativa: não entra como variável do modelo.

    Endereço
    opentopodata.org/datasets/srtm
    No projeto
    scripts/modelo_risco.py
  • Google Earth Engine

    Não usado hoje

    Meio de acesso aos mapas do MapBiomas no script de cobertura do solo (conta registrada, uso não comercial).

    Endereço
    developers.google.com/earth-engine
    No projeto
    scripts/cobertura_mapbiomas.py
  • Detecções das últimas 24 horas, 48 horas e 7 dias na América do Sul (MODIS C6.1; VIIRS S-NPP, NOAA-20 e NOAA-21), recortadas para um estado e mostradas na página inicial anterior como dado bruto, não harmonizado; cache de 1 hora e acúmulo diário por mês.

    Endereço
    firms.modaps.eosdis.nasa.gov/active_fire
    Uso
    Sem chave. Dado provisório: o NRT não traz o campo type.
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/src/lib/firms.js, rotas /api/recentes e /api/atualizar-focos (retiradas), scripts/focos_recentes.py
  • Clima dos últimos dias nos pontos do modelo de risco, para calcular o risco do dia na página de previsão, retirada.

    Endereço
    power.larc.nasa.gov/docs/services/api
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/src/lib/risco.js, rota /api/risco (retirada)
  • Mapas das páginas de calendário e de previsão, retiradas; era carregado do cdnjs.

    Endereço
    leafletjs.com
    Uso
    BSD de 2 cláusulas.
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/src/legacy/
  • Vercel Blob

    Retirado

    Guardava as detecções recentes acumuladas, um arquivo por mês, porque o FIRMS público só mantém 7 dias.

    Endereço
    vercel.com/docs/vercel-blob
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/src/app/api/atualizar-focos/route.js
  • Vercel Cron

    Retirado

    Disparava a atualização dos focos uma vez por dia, às 09:30 UTC.

    Endereço
    vercel.com/docs/cron-jobs
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/vercel.com-cron.json
  • Usada só na consulta ao MapBiomas.

    Endereço
    developers.google.com/earth-engine
    Uso
    Apache 2.0.
    No projeto
    scripts/cobertura_mapbiomas.py
  • Giglio et al. (2018)

    Artigo · não usado hoje

    Algoritmo do produto de área queimada MCD64A1, que era citado na página de previsão como próximo passo.

    Giglio, L., Boschetti, L., Roy, D. P., Humber, M. L., Justice, C. O. (2018). The Collection 6 MODIS burned area mapping algorithm and product. Remote Sensing of Environment, 217, 72–85.

    DOI
    10.1016/j.rse.2018.08.005
  • Gelaro et al. (2017)

    Artigo · não usado hoje

    Reanálise MERRA-2, origem da umidade do solo que o NASA POWER entregava ao calendário regional.

    Gelaro, R., McCarty, W., Suárez, M. J., Todling, R., Molod, A., Takacs, L., et al. (2017). The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2). Journal of Climate, 30(14), 5419–5454.

    DOI
    10.1175/JCLI-D-16-0758.1
  • Mann (1945)

    Artigo · não usado hoje

    Teste de tendência de Mann-Kendall, que era aplicado aos totais anuais na validação da série mensal do protótipo regional.

    Mann, H. B. (1945). Nonparametric Tests Against Trend. Econometrica, 13(3), 245–259.

    DOI
    10.2307/1907187
  • CSV mensal de 2001 a 2025 da série por fator, que era usada na página de calendário. É trabalho anterior à harmonização ponto a ponto e não se compara com os focos harmonizados.

    No projeto
    scripts/validar_harmonizacao.py, arquivo/retirado-2026-11-14/src/legacy/calendario.html
  • Link que a página inicial anterior oferecia a quem precisa agir: o cadastro gratuito de alertas por e-mail do FIRMS.

    Endereço
    firms.modaps.eosdis.nasa.gov/alerts
    No projeto
    arquivo/retirado-2026-11-14/src/legacy/landing.v-com-minas.html

Uso de IA

Usamos IA como assistente de desenvolvimento e declaramos isso, como o Space Apps pede.

  • Claude (Anthropic), pelo Claude Code: ajudou a escrever e depurar o protótipo web e os scripts em Python que baixam e agregam os arquivos do NASA FIRMS. O time definiu o problema, o método, os indicadores e as decisões de design, e revisou e testou o código e os números.
  • Sem IA na análise: o agrupamento das detecções em focos harmonizados, o fator mensal usado só no Brasil antes de 2012 e a validação são cálculos determinísticos sobre os dados da NASA, que qualquer pessoa pode refazer.
  • Sem imagens nem dados gerados por IA: os números e mapas vêm do NASA FIRMS, do INPE e do IBGE. Nenhuma parte do site usa dado simulado.