@InProceedings{FernandesRuizBellGuas:2018:InSeRe,
               author = "Fernandes, P{\^a}mela Caroline Barros and Ruiz, Lu{\'{\i}}s 
                         Fernando Chimelo and Bellin, Pietra Kr{\"u}ger and Guasselli, 
                         Laurindo Antonio",
          affiliation = "{Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)} and 
                         {Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)} and 
                         {Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)} and 
                         {Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)}",
                title = "Instrumenta{\c{c}}{\~a}o por sensoriamento remoto para 
                         fiscaliza{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas de preserva{\c{c}}{\~a}o 
                         permanente (APP) do cadastro ambiental rural (CAR) na {\'a}rea de 
                         preserva{\c{c}}{\~a}o ambiental (APA) do Banhado Grande",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2018",
               editor = "Silva, Jo{\~a}o dos Santos Vila da and Namikawa, La{\'e}rcio 
                         Massaru",
                pages = "162--169",
         organization = "Simp{\'o}sio de Geotecnologias no Pantanal 7, (GEOPANTANAL)",
            publisher = "Embrapa Inform{\'a}tica Agropecu{\'a}ria, Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "Campinas, S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos.",
             keywords = "{\'A}rea de Preserva{\c{c}}{\~a}o Permanente, Cadastro 
                         Ambiental Rural, sensoriamento remoto, classifica{\c{c}}{\~a}o 
                         da terra. Permanent Preservation Area, Rural Environmental 
                         Cadastre, remote sensing, land classification.",
             abstract = "A {\'A}rea de Prote{\c{c}}{\~a}o Ambiental (APA) do Banhado 
                         Grande constitui uma das {\'a}reas {\'u}midas mais importantes 
                         do Estado do Rio Grande do Sul. A aprova{\c{c}}{\~a}o do Novo 
                         C{\'o}digo Florestal Brasileiro (Lei nš 12.651/12) elucida novas 
                         disposi{\c{c}}{\~o}es e adequa{\c{c}}{\~o}es em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s {\'A}reas de Preserva{\c{c}}{\~a}o 
                         Permanente (APPs) em im{\'o}veis rurais. O estudo usar{\'a} 
                         m{\'e}todos de sensoriamento remoto para obter uma 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de uso e cobertura da terra a fim de 
                         encontrar inconsist{\^e}ncias em {\'a}reas demarcadas como APPs 
                         pelos propriet{\'a}rios do Cadastro Ambiental Rural na APA do 
                         Banhado Grande. A {\'a}rea de estudo compreende 33% da APA do 
                         Banhado Grande localizada no limite municipal de Santo 
                         Ant{\^o}nio da Patrulha. Utilizou-se imagens sensor Multispectral 
                         Instrument (MSI), sat{\'e}lite Sentinel 2A, com 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o de 10 m e Radar de Abertura Sint{\'e}tica 
                         (RAS). A partir de uma segmenta{\c{c}}{\~a}o efetuada com o 
                         m{\'e}todo crescimento de regi{\~o}es dispon{\'{\i}}vel no 
                         Sistema de Processamento de Informa{\c{c}}{\~o}es 
                         Georrefer{\^e}nciadas (SPRING) do Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE) se gerou uma classifica{\c{c}}{\~a}o baseada 
                         em: {\'A}gua, Mata Nativa, Silvicultura, Campo, Solo exposto, 
                         Agricultura e Banhado. Com a valida{\c{c}}{\~a}o dos dados foram 
                         determinadas as inconsist{\^e}ncias de acordo com o m{\'o}dulo 
                         fiscal dos im{\'o}veis rurais. {\'A}reas menores que um 
                         m{\'o}dulo fiscal apresentaram um total de {\'a}reas de Campo e 
                         Mata Nativa de 74%, enquanto im{\'o}veis com {\'a}reas 
                         superiores a quatro m{\'o}dulos fiscais apresentaram somente 34% 
                         dessas. A devida tomada de decis{\~a}o deve ser feita a campo. 
                         Logo, encontrar as inconsist{\^e}ncias restringe os locais de 
                         fiscaliza{\c{c}}{\~a}o. ABSTRACT: The Banhado Grande 
                         Environmental Protection Area (EPA) is one of the most important 
                         wetlands in the Rio Grande do Sul State. The New Brazilian Forest 
                         Code (Law nš. 12.651/12) approval elucidates new provisions and 
                         adaptations in relation to the Areas of Permanent Preservation 
                         (APPs) in rural properties. This study used remote sensing methods 
                         to obtain a land use and land cover classification to find 
                         inconsistencies in areas marked as APPs by Rural Environmental 
                         Cadastre (CAR). The study area comprises 33% of the Banhado Grande 
                         (EPA) and is located in the Santo Ant{\^o}nio da Patrulha city. 
                         Multispectral Instrument (MSI) sensor images and Sentinel 2A 
                         satellite, with 10 m resolution and Synthetic Aperture Radar (SAR) 
                         were used. A segmentation was made using the region growth method 
                         available in the software SPRING developed by the Brazilian 
                         National Institute for Space Research (INPE). The classes 
                         identfied were: Water, Native forest, Forestry, Field, Exposed 
                         soil, Agriculture, and Marsh. The inconsistencies were determined 
                         according to the rural properties fiscal module. Areas smaller 
                         than one fiscal module had a total of 74.6% of Field and Native 
                         forest areas, while farms with areas greater than four fiscal 
                         modules presented only 34.1% of these classes. The proper 
                         decision-making must be made by fieldwork; however, this study 
                         identified the most important areas to be checked.",
  conference-location = "Jardim",
      conference-year = "20-24 out. 2018",
             language = "pt",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34M/46THQQE",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34M/46THQQE",
           targetfile = "p27.pdf",
                 type = "Planejamento e An{\'a}lise Ambiental",
        urlaccessdate = "08 maio 2024"
}