@InProceedings{CunhaEscaSant:2023:DiEsÁr,
               author = "Cunha, Miguel Alexandre da and Escada, Maria Isabel Sobral and 
                         Sant'Anna, Sidnei Jo{\~a}o Siqueira",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Distribui{\c{c}}{\~a}o espacial de {\'a}reas potenciais de 
                         ocorr{\^e}ncia de a{\c{c}}a{\'{\i}} no baixo Tocantins - PA",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e155766",
         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 = "A{\c{c}}a{\'{\i}}, uso e cobertura da terra, Amaz{\^o}nia, 
                         an{\'a}lise espacial, Acai, Land use and Land cover, Amazon, 
                         Spatial Analysis.",
             abstract = "O a{\c{c}}a{\'{\i}} {\'e} um produto de grande 
                         import{\^a}ncia econ{\^o}mica e alimentar para as 
                         popula{\c{c}}{\~o}es do Nordeste do Par{\'a}. Por se encontrar 
                         abaixo do dossel florestal, o mapeamento das palmeiras de 
                         a{\c{c}}a{\'{\i}} {\'e} dificultado quando realizado com dados 
                         de imagens de sat{\'e}lite. A combina{\c{c}}{\~a}o de dados de 
                         cobertura da terra com dados hidro-topogr{\'a}ficos possibilita 
                         produzir informa{\c{c}}{\~o}es sobre {\'a}reas potenciais de 
                         ocorr{\^e}ncia de palmeiras de a{\c{c}}a{\'{\i}}, considerando 
                         sua prefer{\^e}ncia por ambientes alag{\'a}veis. Para este 
                         mapeamento, utilizamos neste estudo {\'a}lgebra booleana em que 
                         dados de cobertura da terra do TerraClass s{\~a}o combinados com 
                         dados hidro-topogr{\'a}ficos, gerados com o algoritmo Height 
                         Above the Nearest Drainage (HAND). Os resultados apontam que 11% 
                         da {\'a}rea de estudo apresenta alto potencial de ocorr{\^e}ncia 
                         de palmeiras de a{\c{c}}a{\'{\i}}, com acur{\'a}cia de 66% 
                         para {\'a}reas de ocorr{\^e}ncia e 91% para {\'a}reas de 
                         n{\~a}o ocorr{\^e}ncia. Os resultados s{\~a}o importantes para 
                         subsidiar pol{\'{\i}}ticas locais relacionadas com a economia do 
                         a{\c{c}}a{\'{\i}}. ABSTRACT: Acai is a fruit of great economic 
                         and food importance for the populations of the Northeast of 
                         Par{\'a}, in Baixo Tocantins. As it is located below the forest 
                         canopy, the mapping of a{\c{c}}a{\'{\i}} palm trees is 
                         difficult when performed with data derived from satellite images. 
                         The combination of land use and land cover data with 
                         hydro-topographic data makes it possible to produce information on 
                         potential areas of occurrence of a{\c{c}}a{\'{\i}} palms, 
                         considering their preference for floodable environments. For 
                         mapping potential areas of occurrence, we used Boolean algebra in 
                         this study. Land cover data from TerraClass is combined with 
                         hydro-topographic data generated with the Height Above the Nearest 
                         Drainage (HAND) algorithm. The results of this analysis show that 
                         11% of the study area has a high potential for occurrence, with 
                         accuracy of 66%. This information is important to support the 
                         elaboration of public policies related to the a{\c{c}}a{\'{\i}} 
                         economy.",
  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/494ATA8",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/494ATA8",
           targetfile = "155766_compressed.pdf",
                 type = "Floresta e outros tipos de vegeta{\c{c}}{\~a}o",
        urlaccessdate = "12 maio 2024"
}