As mesorregiões do Sertão e São Francisco Pernambucano apresentam clima semiárido, que podem afetar a produção agrícola, em função do clima quente e seco, com temperaturas elevadas e regime pluviométrico irregular. O bioma predominante da região é a Caatinga, que vem sofrendo ao longo dos anos com várias ações antrópicas, incluindo além do desmatamento eventos de queimadas. O objetivo deste artigo foi mapear, caracterizar e quantificar a incidência de focos de calor nas mesorregiões acima relacionadas, bem como a capacidade de recuperação e/ou regeneração natural da vegetação por meio do sensoriamento remoto e técnicas de mineração de dados. Imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) a bordo da plataforma TERRA foram utilizadas para analisar o estado da vegetação nos períodos pré, durante e pós-queima. Para avaliar as condições necessárias para que ocorra a regeneração natural da superfície vegetal foi utilizado o software de mineração de dados Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) a partir do cruzamento dos dados do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) e precipitação local. Os resultados demonstram um aumento na ocorrência dos focos no período analisado. Existe uma correlação de 91,76% entre o NDVI durante e 48 dias após o evento da queima. Além disso, os parâmetros NDVI 30 e 48 dias após a queima apresentaram um coeficiente de correlação de 83,96%. Portanto, as técnicas de sensoriamento remoto e mineração de dados permitiram avaliar as relações existentes entre o NDVI e a precipitação local para que ocorra a regeneração vegetal. Characterization of Burning Scars in the Sertão and São Francisco Pernambucano Mesoregions from MODIS Sensor dataA B S T R A C T The Sertão and São Francisco Pernambucano mesoregions have a semi-arid climate, which can affect agricultural production, due to the hot and dry climate, with high temperatures and irregular rainfall. The predominant biome of the region is the Caatinga, which has been suffering over the years with several anthropic actions, including in addition to deforestation, burning events. The purpose of this article was to map, characterize and quantify the incidence of hot spots in the mesoregions listed above, as well as the capacity for recovery and / or natural regeneration of vegetation through remote sensing and data mining techniques. Images from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor on the TERRA platform were used to analyze the state of vegetation in the pre, during and post-firing periods. To assess the conditions necessary for the natural regeneration of the plant surface to occur, the data mining software Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) was used, by crossing the data from the Normalized Ddifference Vegetation Index (NDVI) and precipitation. The results demostrate an increase in the occurrence of outbreaks in the analyzed period. There is a 91.76% correlation between NDVI during and 48 days after burning event. In addition, the NDVI parameters 30 and 48 days after burning presented a correlation coefficient of 83.96%. Therefore, the techniques of remote sensing and data mining allowed to evaluate the existing relationships between NDVI and local precipitation so that plant regeneration to occurs.Keywords: remote sensing, vegetation indexes, hot spots, data mining.