NBR e dNBR: Como Detectar e Medir a Severidade de Queimadas por Satélite

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NBR e dNBR: Como Detectar e Medir a Severidade de Queimadas por Satélite

Depois que o fogo passa, a pergunta que importa não é só "queimou?" — é "quanto queimou, e quão grave foi o dano à vegetação?". É essa diferença que separa o NDVI, bom para detectar perda de vegetação em geral, do NBR (Normalized Burn Ratio), projetado especificamente para resposta ao fogo. Neste guia você vai aprender a calcular NBR e dNBR, classificar severidade de queimada segundo o padrão usado por agências como o USGS, e rodar um script pronto no Google Earth Engine.

SWIR2Banda-chave do NBR
7Classes de severidade (dNBR)
2Imagens necessárias (antes/depois)

1. O Que é NBR e Por Que Ele Existe

Vegetação sadia reflete muito infravermelho próximo (NIR) e pouco infravermelho de ondas curtas (SWIR2, banda B12 no Sentinel-2, ~2190 nm). Quando uma área queima, essa relação se inverte: a estrutura celular da folha é destruída, a reflectância no NIR despenca, e o solo/cinza exposto passa a refletir mais SWIR2. O NBR foi desenhado exatamente para capturar essa inversão.

1.1 A Física por Trás do Índice

  • Vegetação viva: NIR alto, SWIR2 baixo → NBR próximo de +1
  • Área queimada/cinzas: NIR baixo, SWIR2 alto → NBR próximo de -1
  • Diferente do NDVI, que usa a banda do vermelho (sensível à clorofila), o NBR usa SWIR2 — mais sensível a umidade da vegetação e material carbonizado, por isso funciona melhor para fogo

2. Fórmula do NBR

NBR = (NIR − SWIR2) / (NIR + SWIR2)
Sentinel-2: B8 = NIR (842nm), B12 = SWIR2 (2190nm)
Landsat 8/9: B5 = NIR, B7 = SWIR2
NBR (imagem única)Interpretação
+0.6 a +1.0Vegetação densa e saudável
+0.2 a +0.6Vegetação moderada / pastagem
0.0 a +0.2Vegetação esparsa, solo parcialmente exposto
-1.0 a 0.0Solo exposto, cinzas, área recém-queimada

Limitação importante: o NBR sozinho, de uma única data, diz pouco — solo naturalmente exposto também dá valores baixos. O valor real do índice aparece na comparação antes/depois: o dNBR.

3. dNBR — Medindo a Severidade Real da Queimada

dNBR = NBR(pré-fogo) − NBR(pós-fogo)

Ao subtrair o NBR de depois do NBR de antes, você isola exatamente o que mudou por causa do fogo — e não por sazonalidade, cultura agrícola ou umidade natural do solo. Quanto maior o dNBR, mais severo foi o dano.

3.1 Classificação de Severidade (padrão USGS/Key & Benson)

dNBRClasse de Severidade
-0.500 a -0.251Alta regeneração pós-fogo
-0.250 a -0.101Baixa regeneração pós-fogo
-0.100 a +0.099Não queimado
+0.100 a +0.269Severidade baixa
+0.270 a +0.439Severidade moderada-baixa
+0.440 a +0.659Severidade moderada-alta
+0.660 a +1.300Severidade alta

Essa classificação é o padrão usado em relatórios de manejo de fogo e monitoramento pós-incêndio — útil tanto para avaliar dano ecológico quanto para embasar laudos técnicos e planos de recuperação de área.

4. Script GEE — NBR, dNBR e Mapa de Severidade

// NBR E dNBR - ANTES x DEPOIS DA QUEIMADA var area = ee.Geometry.Rectangle([-56.8, -16.2, -56.3, -15.7]); // Imagem PRÉ-FOGO var pre = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED') .filterBounds(area) .filterDate('2024-05-01', '2024-06-30') .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 15)) .median(); // Imagem PÓS-FOGO var pos = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED') .filterBounds(area) .filterDate('2024-09-01', '2024-10-31') .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 15)) .median(); function calcularNBR(img) { return img.normalizedDifference(['B8', 'B12']).rename('NBR'); } var nbrPre = calcularNBR(pre); var nbrPos = calcularNBR(pos); var dnbr = nbrPre.subtract(nbrPos).rename('dNBR'); // CLASSIFICAÇÃO DE SEVERIDADE var severidade = ee.Image(0) .where(dnbr.gte(0.10).and(dnbr.lt(0.27)), 1) // baixa .where(dnbr.gte(0.27).and(dnbr.lt(0.44)), 2) // moderada-baixa .where(dnbr.gte(0.44).and(dnbr.lt(0.66)), 3) // moderada-alta .where(dnbr.gte(0.66)), 4); // alta Map.addLayer(dnbr, {min: -0.5, max: 1.3, palette: ['green', 'yellow', 'orange', 'red', 'darkred']}, 'dNBR'); var areaQueimada = severidade.gt(0).multiply(ee.Image.pixelArea()) .reduceRegion({reducer: ee.Reducer.sum(), geometry: area, scale: 20, maxPixels: 1e9}); print('Área queimada (m²):', areaQueimada); Map.centerObject(area, 11);

5. Aplicação Prática: Monitoramento de Área Rural Após Queimada

Cenário: propriedade rural no Cerrado reporta perda de pastagem após período seco crítico.

Análise com dNBR:
• NBR pré-fogo (maio): 0.58 (pastagem em bom estado)
• NBR pós-fogo (outubro): -0.12 (solo exposto/cinzas)
• dNBR calculado: 0.70 → severidade alta

Uso prático: o mapa de severidade permite priorizar áreas para recuperação, embasar pedido de vistoria ou laudo técnico, e acompanhar a regeneração comparando dNBR em safras seguintes.

6. NBR vs NDVI: Qual Usar Para Queimadas?

AspectoNDVINBR
Banda sensívelVermelho (clorofila)SWIR2 (umidade/carbonização)
Detecta fogo recenteIndiretamente (queda de vegetação)Diretamente (cinzas/solo queimado)
Mede severidadeFracoPadrão da área (via dNBR)
Confunde com seca/colheitaSim, facilmenteMenos — resposta espectral é mais específica

Na prática, os dois são complementares: NDVI mostra que "algo mudou" na vegetação; dNBR confirma se essa mudança foi causada por fogo e qual foi a gravidade. Para um diagnóstico robusto, vale calcular ambos — como no guia completo de índices espectrais.


Última atualização: Setembro 2026 | Licença CC-BY-NC (uso livre com atribuição, não comercial)

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