@AudiovisualMaterial{TottiGuiMonEscSan:2025:IdFaDe,
             abstract = "O cultivo de cacau, relevante para a economia do Par{\'a}, se 
                         expande no sudoeste do estado, onde se localiza o Projeto de 
                         Assentamento Itat{\'a}. O mapeamento dessa cultura e fundamental 
                         para compreender sua distribui{\c{c}}{\~a}o e os fatores 
                         espaciais associados a sua ocorr{\^e}ncia. Este estudo avaliou a 
                         influ{\^e}ncia de vari{\'a}veis indicadoras do cultivo de cacau 
                         por meio de regress{\~a}o espacial, comparando um modelo 
                         Conditional Autoregressive Model e um modelo Geographically 
                         Weighted Regression. Foram analisadas cinco vari{\'a}veis 
                         independentes derivadas de um estudo previo com a t{\'e}cnica 
                         AHP. Os resultados indicam que o GWR apresentou maior capacidade 
                         de captar padr{\~o}es espaciais, destacando-se as vari{\'a}veis 
                         'influ{\^e}ncia do uso e ocupa{\c{c}}{\~a}o da terra' e 
                         dist{\^a}ncia {\`a}s estradas na distribui{\c{c}}{\~a}o do 
                         cultivo. ABSTRACT: Cocoa cultivation, which is important to the 
                         economy of Par{\'a}, is expanding in the southwest of the state, 
                         where the Itata Settlement Project is located. Mapping this crop 
                         is essential to understand its distribution and the spatial 
                         factors associated with its occurrence. This study evaluated the 
                         influence of variables indicating cocoa cultivation through 
                         spatial regression, comparing a Conditional Autoregressive Model 
                         and a Geographically Weighted Regression model. Five independent 
                         variables derived from a previous study using the AHP technique 
                         were analyzed. The results indicate that the GWR presented a 
                         greater capacity to capture spatial patterns, with emphasis on the 
                         variables influence of land use and occupation and distance to 
                         roads in the distribution of the crop.",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
               author = "Totti, Camila and Guimaraes, Vin{\'{\i}}cius Lima and Monteiro, 
                         Antonio Miguel Vieira and Escada, Maria Isabel Sobral and 
                         Sant’Anna, Sidnei Joao Siqueira",
                 city = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
       conferencename = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Geoinform{\'a}tica, 25 (GEOINFO)",
                 date = "19 a 21 mai. 2025",
                 issn = "2179-4847",
             language = "pt",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
     publisheraddress = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                  ibi = "8JMKD2USPTW34P/4EDB7NH",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD2USPTW34P/4EDB7NH",
           targetfile = "Poster-GeoInfo-2025-CamilaTotti.pdf",
                title = "Identifica{\c{c}}{\~a}o de fatores determinantes para o cultivo 
                         de cacau por meio de regress{\~a}o espacial no Projeto de 
                         Assentamento Itat{\'a}, Par{\'a}",
                 type = "Geoinforma{\c{c}}{\~a}o",
                 year = "2025",
        urlaccessdate = "2025, Nov. 15"
}