@InProceedings{PedreiraCruz:2023:AvAcTe,
               author = "Pedreira, Jo{\~a}o Pedro das Neves Cardoso and Cruz, Carla 
                         Bernadete Madureira",
          affiliation = "{Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)} and {Universidade 
                         Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)}",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o da acur{\'a}cia tem{\'a}tica do Mapbiomas 
                         para a classifica{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas verdes 
                         intraurbanas",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156091",
         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 = "{\'A}reas verdes, Exatid{\~a}o tem{\'a}tica, MapBiomas, Kappa, 
                         Rio de Janeiro, Green areas, Thematic accuracy, MapBiomas, Kappa, 
                         Rio de Janeiro.",
             abstract = "Com a difus{\~a}o de Sistemas de Informa{\c{c}}{\~o}es 
                         Geogr{\'a}ficas, o registro de aspectos naturais e fen{\^o}menos 
                         observ{\'a}veis, atrav{\'e}s da transforma{\c{c}}{\~a}o em 
                         informa{\c{c}}{\~o}es geogr{\'a}ficas, possibilita o 
                         desenvolvimento de mapeamentos, monitoramento fen{\^o}menos 
                         ambientais e an{\'a}lises das mudan{\c{c}}as na cobertura do 
                         solo em maior frequ{\^e}ncia, detalhamento e precis{\~a}o. No 
                         entanto, essa grande diversidade de mapas requer maior 
                         conhecimento sobre a exatid{\~a}o e as incertezas envolvidas para 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o desses projetos. A acur{\'a}cia 
                         tem{\'a}tica de classifica{\c{c}}{\~o}es de uso e cobertura do 
                         solo {\'e} definida por indicadores da correspond{\^e}ncia entre 
                         o produto modelado e a realidade. A avalia{\c{c}}{\~a}o do 
                         mapeamento de {\'a}reas verdes intraurbanas no Rio de Janeiro com 
                         dados do MapBiomas indica a exatid{\~a}o global e o 
                         {\'{\i}}ndice Kappa em, respectivamente, 0,92 e 0,82 em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o aos produtos gerados no Projeto Olho no Verde, 
                         e 0,92 e 0,81 comparando com o SIG Floresta, o que demonstra que 
                         as correla{\c{c}}{\~o}es foram excelentes quando aplicadas a 
                         mapas em mesoescala, possibilitando aplica{\c{c}}{\~o}es em todo 
                         territ{\'o}rio brasileiro ao longo de mais de 30 anos de dados 
                         disponibilizados. ABSTRACT: With the dissemination of Geographic 
                         Information Systems, the recording of natural aspects and 
                         observable phenomena, through the transformation into geographic 
                         information, enables the development of mapping, monitoring 
                         environmental phenomena and analysis of changes in land cover in 
                         greater frequency, detail and precision. However, this great 
                         diversity of maps requires greater knowledge about the accuracy 
                         and uncertainties involved for the application of these projects. 
                         The thematic accuracy of land use and land cover classifications 
                         is defined by indicators of correspondence between the modeled 
                         product and reality. The evaluation of the mapping of intraurban 
                         green areas in Rio de Janeiro with data from MapBiomas indicates 
                         the global accuracy and the Kappa index at, respectively, 0.92 and 
                         0.82 in relation to the products generated in the Olho no Verde 
                         Project, and 0.92 and 0.81 compared to the GIS Floresta, which 
                         demonstrates that the correlations were excellent when applied to 
                         mesoscale maps, allowing applications throughout the Brazilian 
                         territory over more than 30 years of available data.",
  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/49586JS",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/49586JS",
           targetfile = "156091.pdf",
                 type = "Geoprocessamento e aplica{\c{c}}{\~o}es",
        urlaccessdate = "23 maio 2024"
}