@InProceedings{SatelisGonçZullLudw:2023:UsSéTe,
               author = "Satelis, Wesley Ricardo da Silva and Gon{\c{c}}alves, Renata 
                         Ribeiro do Valle and Zullo J{\'u}nior, Jurandir and Ludwig, 
                         Guilherme Vieira Nunes",
          affiliation = "{Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)} and {Universidade 
                         Estadual de Campinas (UNICAMP)} and {Universidade Estadual de 
                         Campinas (UNICAMP)} and {Universidade Estadual de Campinas 
                         (UNICAMP)}",
                title = "Uso de s{\'e}ries temporais de imagens do sat{\'e}lite GOES-16 
                         para detec{\c{c}}{\~a}o de queimadas no Pantanal sul 
                         mato-grossense",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156266",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "s{\'e}ries temporais, GOES-16, pontos de mudan{\c{c}}a, 
                         inc{\^e}ndios, Pantanal,time series, GOES-16, changepoint 
                         detection, fire, Pantanal.",
             abstract = "O Pantanal faz parte de uma plan{\'{\i}}cie de 
                         inunda{\c{c}}{\~a}o no Brasil que desempenha um papel vital na 
                         estrutura{\c{c}}{\~a}o da vegeta{\c{c}}{\~a}o. Esse bioma tem 
                         sido atingido com maior frequ{\^e}ncia e intensidade por 
                         queimadas nos {\'u}ltimos anos, colocando em risco sua fauna e 
                         flora. O objetivo do trabalho foi desenvolver um m{\'e}todo de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de queimadas no Pantanal Sul Mato-Grossense a 
                         partir da an{\'a}lise de s{\'e}ries temporais de imagens do 
                         sat{\'e}lite meteorol{\'o}gico. Foram extra{\'{\i}}das 
                         s{\'e}ries de dados de {\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         e queima de {\'a}reas de vegeta{\c{c}}{\~a}o onde houve 
                         registro de queima em 2020, e empregados m{\'e}todos de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de pontos de mudan{\c{c}}a a fim de 
                         discriminar os momentos de queima. Os resultados mostraram-se 
                         satisfat{\'o}rios quanto {\`a} detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}as causadas por queima de vegeta{\c{c}}{\~a}o e 
                         apontam para uma proposta de um m{\'e}todo s{\'o}lido de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o com aplica{\c{c}}{\~a}o direta em imagens 
                         de sat{\'e}lites meteorol{\'o}gicos, de baixa 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o espacial, alta resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         temporal e baixo custo. ABSTRACT: The Pantanal is part of a 
                         floodplain in Brazil that plays a vital role in structuring the 
                         vegetation. This biome has been hit with greater frequency and 
                         intensity fires recently, endangering its fauna and flora. The 
                         purpose of the work was to develop a method of detecting fires in 
                         the Pantanal of the state of Mato-Grosso do Sul, from the analysis 
                         of GOES-16 meteorological satellite images time series. Series of 
                         data were extracted from vegetation indices and burning of 
                         vegetation areas where there was burning in 2020. Changepoint 
                         detection methods were used to discriminate the burning moments. 
                         The results proved to be satisfactory in terms of detecting 
                         changes caused by the burning vegetation and point to a proposal 
                         for a solid detection method with direct application to images of 
                         meteorological satellites, low spatial resolution, high time 
                         resolution, and low cost.",
  conference-location = "Florian{\'o}polis",
      conference-year = "02-05 abril 2023",
                 isbn = "978-65-89159-04-9",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/495H23L",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/495H23L",
           targetfile = "156266.pdf",
                 type = "An{\'a}lise de s{\'e}ries temporais de imagens de 
                         sat{\'e}lite",
        urlaccessdate = "2024, May 17"
}