@InProceedings{SilvaSSSSRSH:2023:ReDiEs,
               author = "Silva, B{\'a}rbara Costa da and Silva, Wallace Vieira da and 
                         Santos, Erli Pinto dos and Santos, Bruna Zambrano dos and Silva, 
                         Luciana da Luz and Reis, Aline Mari Huf dos and Samuel-Rosa, 
                         Alessandro and Horst, Taciara Zborowski",
          affiliation = "{Universidade de Bras{\'{\i}}lia (UnB)} and {Instituto de 
                         Pesquisa Ambiental da Amaz{\^o}nia (IPAM)} and {Universidade 
                         Federal de Vi{\c{c}}osa (UFV)} and {Universidade Federal do 
                         Paran{\'a} (UFPR)} and {Universidade Estadual de Feira de Santana 
                         (UEFS)} and {Universidade Federal de Goi{\'a}s (UFG)} and 
                         {Universidade Tecnol{\'o}gica Federal do Paran{\'a} (UTFPR)} and 
                         {Universidade Tecnol{\'o}gica Federal do Paran{\'a} (UTFPR)}",
                title = "MAPBIOMAS solos: revelando a din{\^a}mica espa{\c{c}}o-temporal 
                         dos estoques de carbono no solo e suas rela{\c{c}}{\~o}es com as 
                         mudan{\c{c}}as no clima e na cobertura e uso da terra no Brasil",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156337",
         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 = "Modelagem espa{\c{c}}o-temporal, s{\'e}ries temporais, 
                         sensoriamento remoto, aprendizado de m{\'a}quina, Spatiotemporal 
                         modeling, time series, remote sensing, machine learning.",
             abstract = "Apoiado no conjunto de dados de solo dispon{\'{\i}}veis no 
                         Reposit{\'o}rio de Dados do Solo Brasileiro (FEBR) e no 
                         {\^a}mbito da Rede MapBiomas, o Grupo de Trabalho em Solos (GT 
                         Solos) elaborou a primeira s{\'e}rie temporal dos estoques de 
                         carbono org{\^a}nico nos solos brasileiros. Os mapas anuais 
                         produzidos representam os estoques de carbono org{\^a}nico do 
                         solo (COS) nos primeiros 30 cm do solo, no per{\'{\i}}odo de 
                         1985-2021. Esta {\'e} uma iniciativa in{\'e}dita que visa a 
                         compreens{\~a}o dos efeitos da mudan{\c{c}}a da cobertura e uso 
                         da terra e do clima nas din{\^a}micas espa{\c{c}}o-temporais dos 
                         estoques de COS em todo o Brasil. ABSTRACT: Based on the set of 
                         soil data available at the Data Repository of the Brazilian Soil 
                         (FEBR) and within the scope of the MapBiomas Network, the Soil 
                         Working Group (GT Solos) produced the first time series of organic 
                         carbon stocks in Brazilian soils. The annual maps produced 
                         represent soil organic carbon stocks (SOC) in the first 30 cm of 
                         the soil, in the period of 1985-2021. This is an unprecedented 
                         initiative that aims to understand the effects of land cover and 
                         use and climate change on the space-time dynamics of SOC stocks in 
                         Brazil.",
  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/49324CS",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/49324CS",
           targetfile = "156337.pdf",
                 type = "Modelagem espacial",
        urlaccessdate = "02 maio 2024"
}