@InProceedings{SatelisGonçZullLudw:2023:UsSéTe,
               author = "Satelis, Wesley Ricardo da Silva and Gon{\c{c}}alves, Renata 
                         Ribeiro do Valle and Zullo J{\'u}nior, Jurandir and Ludwig, 
                         Guilherme Vieira Nunes",
          affiliation = "{Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)} and {Universidade 
                         Estadual de Campinas (UNICAMP)} and {Universidade Estadual de 
                         Campinas (UNICAMP)} and {Universidade Estadual de Campinas 
                         (UNICAMP)}",
                title = "Uso de s{\'e}ries temporais de imagens do sat{\'e}lite GOES-16 
                         para detec{\c{c}}{\~a}o de queimadas nas {\'a}reas canavieiras 
                         de S{\~a}o Paulo",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2023",
               editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Arag{\~a}o, Luiz 
                         Eduardo Oliveira e Cruz de and Sanches, Ieda DelArco",
                pages = "e156284",
         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 = "s{\'e}ries temporais, imagens de sat{\'e}lites, GOES-16, pontos 
                         de mudan{\c{c}}a, fogo, cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, satellite 
                         images time series, GOES-16, changepoint detection, fire, 
                         sugarcane.",
             abstract = "Com o objetivo de propor um m{\'e}todo de detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         queimadas em regi{\~o}es de cultivo de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car 
                         em S{\~a}o Paulo a partir da an{\'a}lise de s{\'e}ries 
                         temporais de imagens de sat{\'e}lites meteorol{\'o}gicos GOES. 
                         Foram empregados m{\'e}todos de extra{\c{c}}{\~a}o de sinal nas 
                         s{\'e}ries para remover efeitos atmosf{\'e}ricos, e m{\'e}todos 
                         de detec{\c{c}}{\~a}o de pontos de mudan{\c{c}}a que 
                         discriminam intervalos de momentos em que s{\~a}o observadas 
                         mudan{\c{c}}as em propriedades estat{\'{\i}}sticas. Os 
                         m{\'e}todos de detec{\c{c}}{\~a}o de pontos de mudan{\c{c}}a 
                         empregados s{\~a}o computacionalmente baratos e foram empregados 
                         em s{\'e}ries do interior de S{\~a}o Paulo no ano de 2019 de 
                         {\'a}reas de cultivo de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car onde foram 
                         detectadas queimas de vegeta{\c{c}}{\~a}o. Por fim, os 
                         resultados mostraram-se satisfat{\'o}rios quanto {\`a} 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as causados por queima de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o e apontam para a proposta de um m{\'e}todo 
                         s{\'o}lido de detec{\c{c}}{\~a}o com aplica{\c{c}}{\~a}o 
                         direta em imagens de sat{\'e}lites meteorol{\'o}gicos, de baixa 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o espacial, alta resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         temporal e baixo custo. ABSTRACT: In order to propose a method for 
                         burning detection in sugarcane growing regions in S{\~a}o Paulo 
                         through time series of GOES meteorological satellites. Methods for 
                         signal extraction of time series were used to remove the effects 
                         of atmospheric conditions, and methods for changepoint detection 
                         that discriminate time intervals of moments where are observed 
                         changes in statistical properties. A series of sugarcane growing 
                         areas where it is known that there was burning of vegetation, 
                         comprising the year 2019, were studied employing accurate 
                         changepoint detection methods considered computationally cheap. 
                         Finally, the results proved to be satisfactory in terms of 
                         detecting changes caused by the burning vegetation and point to 
                         the proposal of a reliable detection method with direct 
                         application in meteorological satellite images with low spatial 
                         resolution, high temporal resolution, and low cost.",
  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/495H7KP",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/495H7KP",
           targetfile = "156284.pdf",
                 type = "An{\'a}lise de s{\'e}ries temporais de imagens de 
                         sat{\'e}lite",
        urlaccessdate = "12 maio 2024"
}