@InProceedings{OliveiraGaMaMaFéSi:2023:EnEsPa,
               author = "Oliveira, Afonso Henrique Morares and Gama, Jo{\~a}o Ricardo 
                         Vasconcellos and Magliano, Mauro Mendon{\c{c}}a and Mazzei, Lucas 
                         and F{\'e}lix, Iara Musse and Silva, Gabriel M{\'a}ximo da",
          affiliation = "{Universidade Federal do Oeste do Par{\'a} (UFOPA)} and {} and 
                         {Pol{\'{\i}}cia Federal} and {Embrapa Amaz{\^o}nia Oriental} 
                         and {SCCON Geospatial} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "Indicadores de ind{\'{\i}}cios de inconformidade em planos de 
                         manejo por an{\'a}lise de consist{\^e}ncia utilizando 
                         sensoriamento remoto e movimenta{\c{c}}{\~a}o de cr{\'e}ditos 
                         florestais: um ensaio no Estado do Par{\'a}",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156206",
         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 = "fraudes, per{\'{\i}}cia ambiental, monitoramento, 
                         explora{\c{c}}{\~a}o seletiva, fraud, environmental forensics, 
                         monitoring, selective logging.",
             abstract = "As florestas s{\~a}o importantes para o bem-viver da humanidade e 
                         cerca de 1,6 bilh{\~a}o de pessoas dependem diretamente da 
                         floresta. A ind{\'u}stria florestal madeireira contribui 
                         diretamente com US\$ 661 bilh{\~o}es para o PIB global e as 
                         florestas absorvem 7,6 bilh{\~o}es de toneladas de CO2 por ano, 
                         mitigando 20% de emiss{\~o}es. No entanto, h{\'a} desafios no 
                         monitoramento para o uso sustent{\'a}vel dos recursos florestais. 
                         Neste contexto, buscou-se propor uma metodologia do uso de 
                         Sensoriamento Remoto no monitoramento e na 
                         identifica{\c{c}}{\~a}o ind{\'{\i}}cios de irregularidade em 
                         PFMS. Utilizou-se imagens da constela{\c{c}}{\~a}o PlanetScope e 
                         dados de movimenta{\c{c}}{\~a}o de cr{\'e}ditos florestais do 
                         Sistema de Comercializa{\c{c}}{\~a}o e Transporte de Produtos 
                         Florestais do estado do Par{\'a}- Sisflora-PA. A 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o preliminar da metodologia, ou seja, a 
                         an{\'a}lise combinada das imagens de sat{\'e}lite e da 
                         movimenta{\c{c}}{\~a}o dos cr{\'e}ditos florestais indicam 
                         resultados promissores do seu uso. ABSTRACT: Forests are important 
                         for the well-being of humanity and . about 1.6 billion people 
                         depend directly on the forest. The forest lumber industry directly 
                         contributes US\$ 661 billion to the global GDP and forests absorb 
                         7.6 billion tons of CO˛ per year, mitigating 20% of emissions. 
                         However, there are challenges in monitoring for the sustainable 
                         use of forest resources. In this context, we sought to evaluate a 
                         case study of two areas in the state of Par{\'a} submitted to the 
                         PMFS and generically propose a methodology for monitoring and 
                         identifying non-compliance indicators and to evaluate the 
                         potential for detecting Remote Sensing fraud. Images of the 
                         PlanetScope constellation and data on the movement of forestry 
                         credits from Forest Products Trading and Transport System in the 
                         state of Par{\'a} Sisflora-PA were used. Both areas showed some 
                         level of irregularity and the combined analysis of satellite 
                         images, and the movement of forest credits proved to be promising 
                         for studies of this nature.",
  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/492QN9L",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/492QN9L",
           targetfile = "156206.pdf",
                 type = "Monitoramento e modelagem ambiental",
        urlaccessdate = "20 set. 2024"
}