@InProceedings{MendesSant:2019:MaÁrAl,
               author = "Mendes, Jonas Jansen and Santos, Adriano de Lima",
          affiliation = "Instituto Federal de Educa{\c{c}}{\~a}o, Ci{\^e}ncia e 
                         Tecnologia do Maranh{\~a}o and Instituto Federal de 
                         Educa{\c{c}}{\~a}o, Ci{\^e}ncia e Tecnologia do Maranh{\~a}o",
                title = "Mapeamento de {\'a}reas alag{\'a}veis na baixada maranhense 
                         utilizando dados espaciais do Sensor MODIS",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco 
                         and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
                pages = "3350--3353",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Baixada maranhense, {\'a}reas alagadas, modis, Maranhense, 
                         flooded areas, modis.",
             abstract = "A Baixada Maranhense possui apresenta um complexo mosaico de 
                         paisagens, oriundos da intera{\c{c}}{\~a}o de atributos 
                         f{\'{\i}}sicos, bi{\'o}ticos e humanos. A aus{\^e}ncia de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es relacionadas a {\'a}rea total alagada 
                         compromete o aprofundamento no conhecimento das particularidades 
                         ambientais dessa regi{\~a}o, assim como compromete a gest{\~a}o 
                         p{\'u}blica eficiente e sustent{\'a}vel dos recursos ambientais 
                         e econ{\^o}micos. Os dados utilizados no presente trabalho 
                         s{\~a}o provenientes do sat{\'e}lite EOS (sensor MODIS), 
                         abrangendo o per{\'{\i}}odo de 2000 a 2013 e compor{\~a}o uma 
                         base de dados constru{\'{\i}}da em um Sistema de 
                         Informa{\c{c}}{\~o}es Geogr{\'a}ficas (SIG). O MODIS foi 
                         projetado para satisfazer os requerimentos de tr{\^e}s campos de 
                         estudos diferentes: atmosfera, oceano e terra. A 
                         espacializa{\c{c}}{\~a}o dos dados possibilitou a 
                         visualiza{\c{c}}{\~a}o do ano de ocorr{\^e}ncia das maiores 
                         cheias e estiagem na regi{\~a}o, assim como a 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o local da incid{\^e}ncia de maior fluxo 
                         de l{\^a}mina d{\'a}gua prevendo subsidio a futuras pesquisas. 
                         ABSTRACT: The Baixada Maranhense has a complex mosaic of 
                         landscapes, originating from the interaction of physical, biotic 
                         and human attributes. The absence of information related to the 
                         total flooded area compromises the deepening of knowledge of the 
                         environmental peculiarities of this region, as well as compromises 
                         the efficient and sustainable public management of environmental 
                         and economic resources. The data used in the present work come 
                         from the satellite EOS (MODIS sensor), covering the period from 
                         2000 to 2013 and will compose a database constructed in a 
                         Geographic Information System (GIS). MODIS is designed to meet the 
                         requirements of three different fields of study: atmosphere, ocean 
                         and land. The data spatialization allowed the visualization of the 
                         year of the greatest floods and drought in the region, as well as 
                         the local identification of the incidence of greater flow of 
                         water, foreseeing future research subsidies.",
  conference-location = "Santos",
      conference-year = "14-17 abril 2019",
                 isbn = "978-85-17-00097-3",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3TUK2TS",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUK2TS",
           targetfile = "97235.pdf",
                 type = "{\'A}reas {\'u}midas",
        urlaccessdate = "12 maio 2024"
}