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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
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 +1.0 | Vegetação densa e saudável |
| +0.2 a +0.6 | Vegetação moderada / pastagem |
| 0.0 a +0.2 | Vegetação esparsa, solo parcialmente exposto |
| -1.0 a 0.0 | Solo 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)
| dNBR | Classe de Severidade |
|---|
| -0.500 a -0.251 | Alta regeneração pós-fogo |
| -0.250 a -0.101 | Baixa regeneração pós-fogo |
| -0.100 a +0.099 | Não queimado |
| +0.100 a +0.269 | Severidade baixa |
| +0.270 a +0.439 | Severidade moderada-baixa |
| +0.440 a +0.659 | Severidade moderada-alta |
| +0.660 a +1.300 | Severidade 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?
| Aspecto | NDVI | NBR |
|---|
| Banda sensível | Vermelho (clorofila) | SWIR2 (umidade/carbonização) |
| Detecta fogo recente | Indiretamente (queda de vegetação) | Diretamente (cinzas/solo queimado) |
| Mede severidade | Fraco | Padrão da área (via dNBR) |
| Confunde com seca/colheita | Sim, facilmente | Menos — 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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