@InProceedings{ViégAlmeSouz:2017:DeMuMo,
               author = "oliveira, Ana Paula de and Vi{\'e}gas, Vandr{\'e} Soares and 
                         Almeida, Paula Maria Moura de and Souza, Elizabeth Maria Feitosa 
                         da Rocha de",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as e modelagem GEOBIA para 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas antr{\'o}picas no 
                         munic{\'{\i}}pio do Rio de Janeiro entre 2000 e 2015",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2017",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "5583--5590",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             abstract = "O uso do sensoriamento remoto em diversas abordagens de pesquisa 
                         para monitoramento e mapeamento, possibilitou o reconhecimento e 
                         diferencia{\c{c}}{\~a}o de caracter{\'{\i}}sticas em estudos 
                         ambientais ou urbanos. A detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         altera{\c{c}}{\~o}es apresenta car{\'a}ter inovador porque pode 
                         identificar um grande n{\'u}mero de mudan{\c{c}}as, atrav{\'e}s 
                         da discrimina{\c{c}}{\~a}o de suas propriedades 
                         f{\'{\i}}sico-qu{\'{\i}}micas, com a aquisi{\c{c}}{\~a}o 
                         simult{\^a}nea de imagens em um longo tempo. Os sensores adotados 
                         no presente estudo s{\~a}o: TM e OLI, ambos da s{\'e}rie 
                         Landsat. O objetivo desta pesquisa {\'e} caracterizar as 
                         mudan{\c{c}}as de {\'a}reas urbanas durante 15 anos, utilizando 
                         a t{\'e}cnica de mapeamento de GEOBIA e detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}as, na cidade do Rio de Janeiro-Brasil. Ap{\'o}s 
                         todo o processamento foram feitas as corre{\c{c}}{\~o}es e 
                         an{\'a}lise. As imagens foram submetidas a corre{\c{c}}{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rica e normaliza{\c{c}}{\~a}o radiom{\'e}trica. 
                         Ap{\'o}s o processamento das imagens, foram geradas curvas com a 
                         resposta espectral dos alvos para verificar o ajuste das imagens. 
                         Finalmente, foi gerada a modelagem para identifica{\c{c}}{\~a}o 
                         de {\'a}reas urbanas na cogni{\c{c}}{\~a}o de software. Como 
                         descritores foram gerados 03 {\'{\i}}ndices usando imagens: 
                         NDBI, NDWI e NDVI. Ap{\'o}s a modelagem dos descritores e o 
                         mapeamento das {\'a}reas urbanas no munic{\'{\i}}pio. A 
                         modelagem foi bem sucedida, e separou no per{\'{\i}}odo os 
                         incrementos das {\'a}reas constru{\'{\i}}das, permitindo 
                         espacializar os resultados.",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "28-31 maio 2017",
                 isbn = "978-85-17-00088-1",
                label = "60212",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3PSMBC6",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSMBC6",
           targetfile = "60212.pdf",
                 type = "Urbaniza{\c{c}}{\~a}o",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}