@InProceedings{GermanoValeSoarVand:2023:CoMéDe,
               author = "Germano, Aline Delfino and Valente, Roberta Averna and Soares, 
                         Fabiana da Silva and Vanderley-Silva, Ivan",
          affiliation = "{Universidade Federal de S{\~a}o Carlos (UFSCar)} and 
                         {Universidade Federal de S{\~a}o Carlos (UFSCar)} and 
                         {Universidade Federal de S{\~a}o Carlos (UFSCar)} and 
                         {Universidade Federal de S{\~a}o Carlos (UFSCar)}",
                title = "Compara{\c{c}}{\~a}o de m{\'e}todos detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}a no uso e cobertura da terra",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e155935",
         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 = "Analise temporal, sensoriamento remoto e monitoramento ambiental, 
                         Temporal analysis, remote sensing and environmental monitoring.",
             abstract = "A utiliza{\c{c}}{\~a}o de geotecnologias {\'e} fundamental para 
                         gest{\~a}o do territ{\'o}rio, por{\'e}m sua aplicabilidade 
                         demanda conhecimento da ferramenta, das informa{\c{c}}{\~o}es 
                         iniciais e do processamento dos dados. Nesse sentido, o objetivo 
                         foi analisar dois m{\'e}todos de detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         mudan{\c{c}}as do uso e cobertura da terra (DM) visando otimizar 
                         a obten{\c{c}}{\~a}o dos resultados. Para isso, utilizou-se 
                         cenas da s{\'e}rie do Landsat para gerar a diferen{\c{c}}a do 
                         {\'{\I}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o de diferen{\c{c}}a 
                         normalizada (NDVI) e a Change Vector Estration (CVA). Os 
                         m{\'e}todos foram avaliados estatisticamente com 
                         rela{\c{c}}{\~a}o aos n{\'u}meros de acertos e erros. Os 
                         resultados mostram que o DMNDVI apresentou melhor desempenho que o 
                         DMCVA com m{\'e}dia geral entre os anos de 94% e 61% 
                         respectivamente. Quando comparado os erros de forma geral, 
                         percebe-se que o DMNDVI, tamb{\'e}m, apresentou os menores erros. 
                         Portanto, o recomenda-se a utiliza{\c{c}}{\~a}o do m{\'e}todo 
                         de detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}a o uso e cobertura da 
                         terra utilizando o NDVI. Entretanto, aconselha-se novos estudos 
                         para que o procedimento seja mais eficaz e r{\'a}pido. ABSTRACT: 
                         The use of geotechnologies is fundamental for territory 
                         management, but its applicability demands knowledge of the tool, 
                         initial information, and data processing. In this sense, the 
                         objective was to analyze two methods for detecting changes in land 
                         use and land cover (DM) to optimize the results obtained. For 
                         this, scenes from the Landsat series were used to generate the 
                         difference in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 
                         and the Change Vector Extraction (CVA). The methods were 
                         statistically evaluated regarding the number of correct answers 
                         and errors. The results show that the DMNDVI performed better than 
                         the DMCVA, with an overall average between 94% and 61%, 
                         respectively. When comparing the errors in general, it is clear 
                         that the DMNDVI also presented minor errors. Therefore, it is 
                         recommended to use the NDVI method for land use and land cover 
                         change detection. However, further studies are advised to make the 
                         procedure more effective and faster.",
  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/495DNSB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/495DNSB",
           targetfile = "155935.pdf",
                 type = "An{\'a}lise de s{\'e}ries temporais de imagens de 
                         sat{\'e}lite",
        urlaccessdate = "02 maio 2024"
}