XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
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(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
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DIPE1
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CGGO
COADM
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COENE
COESU
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CAP
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CSE
CST
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
DIPST
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SECOM
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CMC
CMS
CSE
CST
GES
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MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
(*)
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Grupo (3° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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Prever a ocorrência de incêndios florestais é uma etapa crucial para o planejamento da prevenção e do combate destes incêndios. Assim o objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo de suscetibilidade a incêndios florestais considerando a relação de variáveis topográficas, vegetacionais e antrópicas com a ocorrência dos incêndios florestais. Para isto, uma regressão logística foi aplicada na Área de Proteção Ambiental Cochá e Gibão. Utilizei focos de incêndios disponibilizados pelo INPE para gerar a variável dependente do modelo, e oito variáveis explicativas descritas como topográficas, vegetacionais e antrópicas. A escolha do melhor modelo foi baseada no Critério de Informação de Akaike. Os resultados mostraram uma AUC, que é a taxa de acerto do modelo, de 80,9%. ABSTRACT: Predicting the occurrence of wildfires is a crucial step in planning for fire prevention and fighting. Thus, the objective of this work was to develop a susceptibility model to forest fires considering the relationship of topographic, vegetation, anthropic variables with the occurrence of forest fires. In this work, we the logistic regression that was applied in the Cocha and Gibão Environmental Protection Area. We use fire spots provided by INPE to generate a model-dependent variable, and eight explanatory variables such as topographic, vegetational and anthropic. The choice of the best model was based on the Akaike Information Criterion. The results showed an AUC, which is the model's hit rate, of 80.9%.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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