@InProceedings{NamikawaKört:2023:MeAuEx,
               author = "Namikawa, La{\'e}rcio Massaru and K{\"o}rting, Thales Sehn",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) } and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Uma metodologia automatizada para extra{\c{c}}{\~a}o de corpos 
                         de {\'a}gua utilizando imagens do sensor WFI do sat{\'e}lite 
                         CBERS-4 para aplica{\c{c}}{\~a}o em resposta a desastres",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e155914",
         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 = "Gest{\~a}o de riscos e desastres, Inunda{\c{c}}{\~a}o e 
                         alagamento, CBERS4, WFI, IHS, Disaster and Risk Management, 
                         Flooding, CBERS4, WFI, IHS.",
             abstract = "As inunda{\c{c}}{\~o}es s{\~a}o os desastres de grandes 
                         propor{\c{c}}{\~o}es que mais ocorrem no mundo. Considerando que 
                         o INPE opera seus pr{\'o}prios sat{\'e}lites de 
                         observa{\c{c}}{\~a}o da Terra, metodologias automatizadas para 
                         dete{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas inundadas para as imagens do 
                         INPE podem ajudar na gera{\c{c}}{\~a}o de produtos {\'u}teis 
                         para a resposta r{\'a}pida a inunda{\c{c}}{\~o}es, indicando 
                         equipamentos urbanos inacess{\'{\i}}veis, habita{\c{c}}{\~o}es 
                         afetadas, cultivos danificados e outros preju{\'{\i}}zos. Dentre 
                         os sensores a bordo dos sat{\'e}lites operacionais do INPE, o 
                         sensor WFI {\'e} o mais efetivo para mapeamento de 
                         inunda{\c{c}}{\~o}es devido {\`a} sua alta 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o temporal, entre 3 e 5 dias, e {\`a} sua 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o espacial de 55 a 64 metros ser adequada 
                         {\`a} escala espacial do fen{\^o}meno inunda{\c{c}}{\~a}o. 
                         Neste trabalho s{\~a}o apresentados resultados da 
                         adapta{\c{c}}{\~a}o de uma metodologia j{\'a} proposta e 
                         testada pelos autores, resultado de um esfor{\c{c}}o para 
                         dete{\c{c}}{\~a}o de corpos de {\'a}gua com algoritmos 
                         r{\'a}pidos e v{\'a}lidos para todas as {\'a}reas do Brasil. O 
                         m{\'e}todo utiliza uma convers{\~a}o do sistema de cores RGB 
                         para o sistema HSV, seguida do fatiamento da componente ma t i z H 
                         para a extra{\c{c}}{\~a}o de corpos de {\'a}gua. As 
                         combina{\c{c}}{\~o}es de bandas e limiares foram identificadas e 
                         testadas num caso real, a partir de um mapeamento de 
                         refer{\^e}ncia para uma resposta a um desastre ocorrido em 2022 
                         no Chade. ABSTRACT: Floodings are the most common type of major 
                         disasters worldwide. Since INPE operates its own Earth Observation 
                         satellites, automated methodologies to detect flooded areas for 
                         INPE imagery are useful tools to create products for rapid 
                         response to flooding events, helping to identify inaccessibility 
                         turban facilities, affected housing, damaged and other losses. The 
                         WFI sensor is the most effective abroad INPE satellites to map 
                         floods due to its high temporal resolution between 3 and 5 days 
                         and its 55 to 64 meters spatial resolution fit to the spatial 
                         scale of the flooring phenomenon. This work presents results from 
                         the adaptation of the methodology proposed and tested by the 
                         authors to detect water bodies using a fast algorithm and 
                         applicable to all areas in Brazil. The method uses the colour 
                         system conversion from RGB to HSV system, followed by a 
                         thresholding of the hue H component to extract the water bodies. 
                         Band combinations for the conversion and thresholds were 
                         identified and tested here to a real case, using the reference 
                         flooding to a disaster response that occurred in Chad in 2022.",
  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/493UGMH",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/493UGMH",
                 type = "Processamento de imagens",
        urlaccessdate = "08 maio 2024"
}