@InProceedings{Vito:2023:DeEmOc,
               author = "Vito, Luis Gustavo Ronsani",
          affiliation = "{Instituto Tecnol{\'o}gico de Aeron{\'a}utica (ITA)}",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de embarca{\c{c}}{\~o}es no oceano 
                         utilizando imagens Radar de Abertura Sit{\'e}tica - SAR",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156255",
         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 = "detec{\c{c}}{\~a}o, SAR, oceano, navio, algoritmo, detection, 
                         SAR, ocean, ship, algorithm.",
             abstract = "Os sat{\'e}lites de imageamento SAR s{\~a}o empregados para 
                         vigil{\^a}ncia mar{\'{\i}}tima desde que os primeiros 
                         equipamentos entraram em {\'o}rbita e hoje v{\'a}rios sistemas 
                         de vigil{\^a}ncia mar{\'{\i}}tima que utilizam imagens SAR. 
                         Este trabalho aborda sobre a detec{\c{c}}{\~a}o de objetos no 
                         oceano com {\^e}nfase na detec{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de 
                         embarca{\c{c}}{\~o}es com uso do Software SNAP (Sentinel 
                         Application Platform) da Ag{\^e}ncia Espacial Europeia em imagem 
                         de Radar de Abertura Sint{\'e}tica (Synthetic Aperture Radar, 
                         SAR) do Sentinel - 1A. O resultado da detec{\c{c}}{\~a}o 
                         alcan{\c{c}}ou 81,3% de acerto com uso da polariza{\c{c}}{\~a}o 
                         VH, contra 75,8% na polariza{\c{c}}{\~a}o VV. Esse estudo mostra 
                         ser {\'u}til para a detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         embarca{\c{c}}{\~o}es, e potencial para utiliza{\c{c}}{\~a}o 
                         futuras dos resultados, de forma oportuna e econ{\^o}mica, por se 
                         tratar de uma ferramenta gratuita que fornece uma efic{\'a}cia 
                         aceit{\'a}vel quando se trata de alvos localizados a uma 
                         dist{\^a}ncia da costa, podendo auxiliar muito nas 
                         detec{\c{c}}{\~o}es autom{\'a}ticas desses tipos de alvos. 
                         ABSTRACT: SAR imaging satellites have been used for maritime 
                         surveillance since the first equipment entered orbit and today 
                         several maritime surveillance systems use SAR images. This work 
                         deals with the detection of objects in the ocean with emphasis on 
                         the automatic detection of vessels using the SNAP Software 
                         (Sentinel Application Platform) of the European Space Agency in a 
                         Synthetic Aperture Radar (SAR) image from Sentinel - 1A. The 
                         detection result reached 81.3% accuracy using the VH polarization, 
                         against 75.8% using the VV polarization. This study proves to be 
                         useful for the detection of vessels, and potential for future use 
                         of the results, in a timely and economical way, since it is a free 
                         tool that provides an acceptable effectiveness when it comes to 
                         targets located at a distance from the coast, and may help a lot 
                         in the automatic detections of these types of targets.",
  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/48UM8SH",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/48UM8SH",
           targetfile = "156255.pdf",
                 type = "Intelig{\^e}ncia Artificial para Observa{\c{c}}{\~a}o da 
                         Terra",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}