@InProceedings{GonçalvesSilvSouzSouz:2023:AvPrUm,
               author = "Gon{\c{c}}alves, Daniele dos Santos and Silva, {\'E}ric Souza 
                         and Souza, Alzira Gabrielle Soares Saraiva and Souza, Lucas de",
          affiliation = "Instituto Federal de Educa{\c{c}}{\~a}o, Ci{\^e}ncia e 
                         Tecnologia Baiano (IF Baiano) and Instituto Federal de 
                         Educa{\c{c}}{\~a}o, Ci{\^e}ncia e Tecnologia Baiano (IF Baiano) 
                         and Instituto Federal de Educa{\c{c}}{\~a}o, Ci{\^e}ncia e 
                         Tecnologia Baiano (IF Baiano) and Instituto Federal de 
                         Educa{\c{c}}{\~a}o, Ci{\^e}ncia e Tecnologia da 
                         Para{\'{\i}}ba (IFPB)",
                title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o dos produtos de umidade do solo estimados 
                         pelos sat{\'e}lites SMAP e SMOS a partir de dados observados no 
                         semi{\'a}rido baiano",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156398",
         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 = "Umidade do Solo, SMAP, SMOS, semi{\'a}rido, monitoramento de 
                         seca, Soil Moisture, SMAP, SMOS, semiarid, drought monitoring.",
             abstract = "A umidade do solo {\'e} uma importante vari{\'a}vel para o 
                         monitoramento de secas. A obten{\c{c}}{\~a}o desse dado por 
                         sensoriamento remoto permite estim{\'a}-lo no tempo e no 
                         espa{\c{c}}o para grandes {\'a}reas, em alta 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o temporal. Diante disso, o objetivo deste 
                         trabalho foi avaliar os dados de Umidade do Solo (SM) estimados 
                         pelos sat{\'e}lites Soil Moisture Active and Passive (SMAP) e 
                         Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS) com dados observados, para a 
                         regi{\~a}o do semi{\'a}rido baiano. Os dados dos sat{\'e}lites 
                         foram avaliados com dados in situ de quatro esta{\c{c}}{\~o}es 
                         de umidade do solo do CEMADEN em quatro mesorregi{\~o}es do 
                         Estado da Bahia e verificado o coeficiente de 
                         correla{\c{c}}{\~a}o de Pearson para s{\'e}ries di{\'a}ria e 
                         m{\'e}dia de oito dias. Os resultados estat{\'{\i}}sticos 
                         mostraram que as correla{\c{c}}{\~o}es variaram entre moderada a 
                         forte. Os dados estimados pelos sat{\'e}lites SMAP e SMOS 
                         seguiram mesma tend{\^e}ncia dos dados observados nas 
                         esta{\c{c}}{\~o}es e responderam bem aos eventos de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o. ABSTRACT: Soil moisture is an important 
                         variable for drought monitoring. Obtaining this data by remote 
                         sensing allows estimating it in time and space for large areas, in 
                         high temporal resolution. Therefore, the objective of this work 
                         was to evaluate the Soil Moisture (SM) data estimated by the Soil 
                         Moisture Active and Passive (SMAP) and Soil Moisture Ocean 
                         Salinity (SMOS) satellites with observed data, for the semi-arid 
                         region of Bahia. Satellite data were evaluated with in situ data 
                         from four CEMADEN soil moisture stations in four mesoregions of 
                         the State of Bahia, and Pearson's correlation coefficient was 
                         verified for daily and average series of eight days. Statistical 
                         results showed that correlations ranged from moderate to strong. 
                         The data estimated by the SMAP and SMOS satellites followed the 
                         same trend as the data observed at the stations and responded well 
                         to precipitation events.",
  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/48TMR3S",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/48TMR3S",
           targetfile = "156398.pdf",
                 type = "Solos e umidade do solo",
        urlaccessdate = "04 maio 2024"
}