Um dos principais objetivos da mineração de dados é descobrir padrões e relações em dados. Em várias aplicações, entretanto, é importante não somente descobrir padrões mas separar aqueles que podem ocorrer por mero acaso daqueles outros que são realmente estatisticamente significantes. Além disso, em sistemas de monitoramento contínuo, uma demanda adicional tem sido a detecção precoce de padrões emergentes. Neste contexto, nosso projeto é focado num assunto recente em Knowledge Discovery in Data (KDD): sistemas de vigilância ou alarme espaço-temporal ou sistemas de detecção de clusters espaço-temporais emergentes. A conferência 2004 ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining realizada em Seattle, EUA, em Agosto de 2004, teve vários trabalhos tratando desse assunto (ver Neill e Moore, 2004; Zhang H. et al, 2004; Zhang X. et al, 2004; Das, Moore e Schneider, 2004; Iyengar, 2004). Nós acreditamos que podemos contribuir com novas propostas não consideradas ainda na literatura de KDD, baseadas em estatísticas locais de Knox e métodos de varredura, como explicamos em detalhes na seção 5. De acordo com o documento “PD&I-TI – Programa de Apoio a Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em Tecnologia da Informação”, dois objetivos principais do Fundo Setorial de TI são: fomentar iniciativas em que pesquisadores disseminem e disponibilizem novas tecnologias e formar parcerias entre centros de pesquisa e inovação. Procurando atender a estes dois objetivos, centramos nosso projeto em torno de uma aplicação chave e de um parceiro preferencial. A aplicação chave é o controle e prevenção de focos de incêndio em áreas florestais no Brasil, em particular na Amazônia brasileira. A instituição parceira é o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, que já possui um sistema de monitoramento, prevenção e controle de incêndios florestais na Amazônia, denominado PROARCO. Nosso objetivo neste projeto é desenvolver um algoritmo para a detecção precoce de focos de incêndio a partir de dados do sistema PROARCO e um produto de software associado. Esse algoritmo deve balancear duas demandas conflitantes. Por um lado, ele deve evitar soar alarmes falsos pois, caso contrário, ele cairia em descrédito. Por outro lado, ele deve soar rapidamente quando necessário, não podendo ser insensível a focos de incêndio realmente existentes. O resultado final deverá soar um alarme que indique o mais rapidamente possível áreas localizadas de riscos emergentes. Deverá ser feito um controle cuidadoso das taxas de alarmes falso-positivos e falso-negativos. Com isto, esperamos que boas políticas de intervenção possam ser desenhadas e avaliadas.