@InProceedings{SantosEscaSouz:2022:DeCaSi,
               author = "Santos, M{\'a}ira Silva Loiola and Escada, Maria Isabel Sobral 
                         and Souza, Anielli Rosane",
          affiliation = "{Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o e caracteriza{\c{c}}{\~a}o de sistemas 
                         agroflorestais e agr{\'{\i}}colas de pequena escala na 
                         regi{\~a}o do baixo Tocantins, PA",
            booktitle = "Resumos...",
                 year = "2022",
               editor = "Ribeiro, Val{\'e}ria Cristina dos Santos and Paulicena, 
                         Ed{\'e}sio Hernane and Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de and 
                         Correia, Emilia and Souza, Jo{\~a}o Paulo Estevam de and Hey, 
                         Heyder and Escada, Paulo Augusto Sobral and Savonov, Roman 
                         Ivanovitch and Camayo Maita, Rosio del Pilar",
                pages = "1",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "agricultura, baixo Tocantins, classifica{\c{c}}{\~a}o, Google 
                         Earth Engine, pequena escala.",
             abstract = "Dada a import{\^a}ncia socioecon{\^o}mica e ambiental dos 
                         sistemas agr{\'a}rios de pequena escala e agroextrativista na 
                         Amaz{\^o}nia, o presente trabalho tem como finalidade mapear, 
                         classificar e analisar tais classes de uso da terra com dados e 
                         t{\'e}cnicas de sensoriamento remoto. Os sistemas de 
                         monitoramento do uso e cobertura da terra existentes n{\~a}o 
                         abrangem de forma adequada essas categorias sendo o enfoque 
                         principal as classes de agricultura anual de larga escala e 
                         pastagem na Amaz{\^o}nia, cuja extens{\~a}o e padr{\~a}o 
                         espectral facilitam a identifica{\c{c}}{\~a}o. Como {\'a}rea de 
                         estudo, selecionou-se os munic{\'{\i}}pios de Abaetetuba, 
                         Bai{\~a}o, Camet{\'a}, Igarap{\'e}-Miri e Mocajuba, situados na 
                         regi{\~a}o do Baixo Tocantins (PA), onde predominam atividades 
                         extrativistas (a{\c{c}}a{\'{\i}}) e agricultura de 
                         ro{\c{c}}ado, de pequena escala. Nesse {\^a}mbito, {\'e} 
                         importante destacar que a agricultura de ro{\c{c}}ado ocorre 
                         associada {\`a}s {\'a}reas de vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         secund{\'a}ria em diferentes est{\'a}gios, que ocorrem devido 
                         {\`a}s pr{\'a}ticas de pousio, muito caracter{\'{\i}}sticas 
                         dos sistemas agr{\'a}rios da regi{\~a}o. Para mapear e 
                         caracterizar os usos da terra na {\'a}rea de estudo, s{\~a}o 
                         utilizadas imagens do sensor OLI/Landsat 8 para o ano de 2017. 
                         Para a classifica{\c{c}}{\~a}o das imagens foram utilizados o 
                         Sistema de Informa{\c{c}}{\~a}o Geogr{\'a}fica (SIG) SPRING e a 
                         plataforma do Google Earth Engine. O processamento das imagens foi 
                         desenvolvido em etapas. Primeiramente, gerou-se o Modelo Linear de 
                         Mistura Espectral (MLME) para toda a {\'a}rea de estudo e, em 
                         seguida, foi realizado o fatiamento da fra{\c{c}}{\~a}o 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o, obtendo-se as classes de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria inicial, 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria avan{\c{c}}ada e outros. 
                         Nessa etapa, as {\'a}reas de floresta s{\~a}o obtidas dos dados 
                         do PRODES para o ano correspondente. A classe Outros engloba todas 
                         as {\'a}reas que n{\~a}o apresentam cobertura florestal nem 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria. Na etapa seguinte, {\'e} 
                         realizado o mapeamento de agricultura de pequena escala usando o 
                         algoritmo Random Forest na plataforma do Google Earth Engine. As 
                         {\'a}reas extrativistas dever{\~a}o ser mapeadas, sendo a 
                         {\'a}rea de cobertura florestal utilizada como proxy para estas 
                         atividades. Para sua distin{\c{c}}{\~a}o, dados secund{\'a}rios 
                         e auxiliares provenientes de diferentes fontes ser{\~a}o 
                         utilizados ap{\'o}s a classifica{\c{c}}{\~a}o. Essa etapa 
                         est{\'a} em andamento e os resultados dever{\~a}o ser 
                         apresentados futuramente. Com esse resultado, torna-se 
                         poss{\'{\i}}vel avaliar a din{\^a}mica do uso e cobertura da 
                         terra na regi{\~a}o, dando maior visibilidade aos sistemas 
                         agr{\'a}rios de pequena escala e suas din{\^a}micas, 
                         combinando-se dados pr{\'e}-existentes de uso e cobertura da 
                         terra de 2004 com os dados gerados para 2017.",
  conference-location = "on line",
      conference-year = "22 a 26 – ago",
             language = "pt",
         organisation = "Divis{\~a}o de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD)",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/47FCMC5",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47FCMC5",
           targetfile = "Resumo_Maira_Silva_Loiola_Santos.pdf",
        urlaccessdate = "21 maio 2024"
}