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Data e hora local de busca: 16/05/2024 17:36.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM45GQ
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.14.12.13
Última Atualização2015:06.15.14.12.13 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.14.12.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.18.08 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo127
Chave de CitaçãoShimabukuroBGAMSGDAAA:2015:DeFoDe
TítuloDetection of forest degradation caused by fires in Amazonia from time series of MODIS fraction images
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1240 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Shimabukuro, Yosio Edemir
 2 Beuchle, René
 3 Grecchi, Rosana Cristina
 4 Achard, Frédéric
 5 Miettinen, Jukka
 6 Simonetti, Dario
 7 Gomez, Marcela Velasco
 8 Duarte, Valdete
 9 Arai, Egidio
10 Anderson, Liana Oighenstein
11 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Identificador de Curriculo 1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
 9 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo 1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
 9 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
10
11 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
10
11 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 yosio@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas651-658
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 14:12:14 :: banon -> administrator ::
2016-01-04 13:38:50 :: administrator -> simone :: 2015
2016-10-13 19:16:15 :: simone -> administrator :: 2015
2018-06-06 03:18:08 :: administrator -> banon :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveburned forests
tropical ecosystem
ResumoA new method is presented to detect and assess the extent of burned forests in a tropical ecosystem. Our study area is located in Mato Grosso state southern flank of the Brazilian Amazon region. MODIS images are used over the dry season of year 2010. The proposed method is based on (i) linear spectral mixing model applied to MODIS imagery to derive soil and shade fraction images and (ii) image segmentation and classification applied to a multi-temporal dataset of MODIS-derived images. In a first step, deforested areas are identified and mapped from the soil fraction images while burned areas are identified and mapped from the shade fraction images. Then, burned forest areas are mapped by combining a forest/non forest mask with the resulting burned area map. Our results show that 14,220 km2 of forests were degraded by fire in Mato Grosso during year 2010. Our approach can be potentially used operationally for detecting forest degradation due to fires. The proposed method can also be applied to time series of medium and high spatial resolution images for regional and local analysis.
ÁreaSRE
TipoDegradação de florestas
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Detection of forest...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Detection of forest...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Detection of forest...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Detection of forest...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM45GQ
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM45GQ
Idiomaen
Arquivo Alvop0127.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 6
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)banon
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.09.43
Última Atualização2017:07.21.17.50.55 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.09.44
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.44 (UTC) administrator
DOI10.1080/2150704X.2014.967880
ISSN2150-704X
Rótulolattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroBeucGrecAcha:2014:AsFoDe
Chave de CitaçãoShimabukuroBeucGrecAcha:2014:AsFoDe
TítuloAssessment of forest degradation in Brazilian Amazon due to selective logging and fires using time series of fraction images derived from Landsat ETM+ images
Ano2014
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho684 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Beuchle, René
3 Grecchi, Rosana Cristina
4 Achard, Frédéric
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaRemote Sensing Letters
Volume5
Número9
Páginas773-782
Nota SecundáriaA2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B3_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico (UTC)2014-12-01 14:09:44 :: lattes -> administrator ::
2016-08-19 14:35:05 :: administrator -> marciana :: 2014
2017-07-21 17:50:55 :: marciana -> administrator :: 2014
2018-06-04 23:39:44 :: administrator -> marciana :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoA method has been developed to identify and map areas of forest degradation caused by either selective logging or fires in tropical humid ecosystems. Our study area is located in the Mato Grosso state of Brazil, in a region known as Deforestation Arc. Eight consecutive Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images were available over this study area during the dry season of 2002 (from June to October). The proposed method is based on multi-temporal image segmentation and classification of a data set of soil and shade fraction images derived from Landsat ETM+ imagery. Areas of selectively logged forest are identified and mapped from the soil fraction images, whereas burned forest areas are identified and mapped from the shade fraction images combined with a map of deforestation happening during 2002. The main benefit of this approach is the capability to discriminate selectively logged forest from burned forest, which is a very important issue for estimating carbon emissions from forest degradation.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of forest...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
Idiomaen
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress electronicmailaddress format isbn keywords lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43
Última Atualização2023:12.13.16.28.19 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43.49
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.00.38 (UTC) administrator
Rótulolattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroASDHCDM:2023:FRIMDE
Chave de CitaçãoShimabukuroASDHCDM:2023:FrImDe
TítuloFraction images derived from landsat mss, tm and oli images for monitoring forest cover of rondônia state, brazilian amazon
FormatoDVD
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho971 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Silva, Gabriel Máximo da
4 Dutra, Andeise Cerqueira
5 Hoffmann, Tania Beatriz
6 Cassol, Henrique Luís Godinho
7 Duarte, Valdete
8 Martini, Paulo Roberto
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3
4
5
6
7 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
8 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
7 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 gabriel.maximo@inpe.br
4 andeise.dutra@inpe.br
5 tania.hoffmann@inpe.br
6 henrique.cassol@inpe.br
7 valdete.duarte@inpe.br
8 paulo.martini@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Localização do EventoPasadena, CA
Data2023
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2023-12-11 16:43:50 :: lattes -> administrator ::
2023-12-12 20:10:02 :: administrator -> lattes :: 2023
2023-12-13 16:28:27 :: lattes -> administrator :: 2023
2023-12-19 00:07:51 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023
2023-12-19 10:43:31 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:00:38 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveFraction Image
Image Processing

Deforestation
Forest
Linear Spectral Mixing Model

Brazilian Amazon
Landsat series
ResumoThis article presents a new method for monitoring forest cover in the state of Rondônia, in the Brazilian Amazon. The proposed method applies the Linear Spectral Mixing Model (LSMM) to Landsat datasets (MSS, TM and OLI) to derive annual vegetation, soil, and shade fraction images for the period 1980 2020. These fraction images have the advantages of reducing the volume of data to be analyzed and highlighting the target characteristics. Then, we applied a threshold method to classify forest, non-forest, hydrography, and deforestation areas. The proposed method showed to be consistent and flexible allowing to change the threshold values according to the fraction images to obtain the results with high accuracy. The results obtained by the proposed method can be easily checked over the RGB image mosaic. This kind of information is very important for environmental and climate change studies and for supporting government conservation efforts.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > SER > Fraction images derived...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Fraction images derived...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
Idiomaen
Arquivo AlvoFraction Images Derived from Landsat Mss.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47UCFCS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.07.18.13   (acesso restrito)
Última Atualização2022:11.07.18.13.18 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.07.18.13.18
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.23 (UTC) administrator
DOI10.3390/f13101716
ISSN1999-4907
Chave de CitaçãoShimabukuroASDMDMCFJ:2022:MaMoFo
TítuloMapping and Monitoring Forest Plantations in Sao Paulo State, Southeast Brazil, Using Fraction Images Derived from Multiannual Landsat Sensor Images
Ano2022
MêsOct.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho14599 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Shimabukuro, Yosio Edemir
 2 Arai, Egidio
 3 Silva, Gabriel Máximo da
 4 Dutra, Andeise Cerqueira
 5 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
 6 Duarte, Valdete
 7 Martini, Paulo Roberto
 8 Cassol, Henrique Luís Godinho
 9 Ferreira, Danilo S.
10 Junqueira, Luis R.
Identificador de Curriculo 1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
 3
 4
 5
 6 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
 7 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
ORCID 1 0000-0002-1469-8433
 2
 3 0000-0003-2105-9055
 4 0000-0002-4454-7732
 5 0000-0002-4645-0117
 6
 7
 8 0000-0001-6728-4712
Grupo 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 7 SEREL-COGAB-INPE-MCTI-GOV-BR
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Sylvamo
10 Sylvamo
Endereço de e-Mail do Autor 1 yosio.shimabukuro@inpe.br
 2 egidio.arai@inpe.br
 3 gabrielmaximo04@gmail.com
 4 andeise.dutra@inpe.br
 5 guilherme.mataveli@inpe.br
 6 valdete.duarte@inpe.br
 7 paulo.martini@inpe.br
 8 hlcassol@hotmail.com
RevistaForests
Volume13
Número10
Páginase1716
Nota SecundáriaB2_INTERDISCIPLINAR B5_SOCIOLOGIA B5_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2022-11-07 18:14:00 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:23 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavelinear spectral mixing model
fraction images
eucalypt
pine
forest plantation
image processing
ResumoThis article presents a method, based on orbital remote sensing, to map the extent of forest plantations in Sao Paulo State (Southeast Brazil). The proposed method uses the random forest machine learning algorithm available on the Google Earth Engine (GEE) cloud computing platform. We used 30 m annual mosaics derived from Landsat-5 Thematic Mapper (TM) images and from Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) images for the 1985 to 1995 and 2013 to 2021 time periods, respectively. These time periods were selected based on the planted areas' rotation, especially the eucalypt's short rotation. To classify the forest plantations, green, red, NIR, and MIR spectral bands, NDVI, GNDVI, NDWI, and NBR spectral indices, and vegetation, shade, and soil fractions were used for both sensors. These indices and the fraction images have the advantage of reducing the volume of data to be analyzed and highlighting the forest plantations' characteristics. In addition, we also generated one mosaic for each fraction image for the TM and OLI datasets by computing the maximum value through the period analyzed, facilitating the classification of areas occupied by forest plantations in the study area. The proposed method allowed us to classify the areas occupied by two forest plantation classes: eucalypt and pine. The results of the proposed method compared with the forest plantation areas extracted from the land use and land cover maps, provided by the MapBiomas product, presented the Kappa values of 0.54 and 0.69 for 1995 and 2020, respectively. In addition, two pilot areas were used to evaluate the classification maps and to monitor the phenological stages of eucalypt and pine plantations, showing the rotation cycle of these plantations. The results are very useful for planning and managing planted forests by commercial companies and can contribute to developing an automatic method to map forest plantations on regional and global scales.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping and Monitoring...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapping and Monitoring...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > COGAB > Mapping and Monitoring...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 07/11/2022 15:13 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoforests-13-01716.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2F3E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 6
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.41 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/35KK37L
Repositóriodpi.inpe.br/plutao@80/2009/07.08.17.00   (acesso restrito)
Última Atualização2010:09.24.16.27.05 (UTC) marciana
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao@80/2009/07.08.17.00.30
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.12.36 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1080/01431160802509058
ISSN0143-1161
Rótulolattes: 0464617687774083 5 ShimabukuroDAFLVBM:2009:FrImDe
Chave de CitaçãoShimabukuroADFLVBM:2009:FrImDe
TítuloFraction images derived from Terra Modis data for mapping burnt areas in Brazilian Amazonia
Ano2009
MêsMar.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3072 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egídio
3 Duarte, Valdete
4 Freitas, Ramon Morais de
5 Lima, André
6 Valeriano, Dalton de Morisson
7 Brown, I. F.
8 Maldonado, M. L. R.
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
4 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
6 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 undefined
7 Woods Hole Research Center, Universidade Federal do Acre (UFAC), Parque Zoobotanico, Rio Branco
8 Woods Hole Research Center, Universidade Federal do Acre (UFAC), Parque Zoobotanico, Rio Branco
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5 andre@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailandre@dsr.inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume30
Número6
Páginas1537-1546
Nota SecundáriaA2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B1_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE A2_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B1_GEOCIÊNCIAS A1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B1_ODONTOLOGIA A1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_SAÚDE_COLETIVA
Histórico (UTC)2009-07-13 17:05:10 :: lattes -> marciana ::
2010-01-07 14:29:11 :: marciana -> administrator ::
2010-05-12 02:04:09 :: administrator -> marciana ::
2011-11-01 18:50:34 :: marciana -> administrator :: 2009
2011-11-08 20:37:36 :: administrator -> marciana :: 2009
2011-12-06 11:08:56 :: marciana -> administrator :: 2009
2016-06-04 01:08:32 :: administrator -> marciana :: 2009
2016-10-13 19:05:54 :: marciana -> administrator :: 2009
2018-06-05 00:12:36 :: administrator -> marciana :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveBrazilian Amazonia
Burnt areas
Dry seasons
Environmental studies
Field observations
Forest fires
Fraction images
Ground data
High temporal resolution
Image editing
Land managements
Land surface
Landsat-5
Misclassifications
MODIS sensors
Multi-temporal analysis
Non-supervised classification
Operational projects
Terra-MODIS
TM image
Tropical deforestation
Western region
Deforestation
Disasters
Drought
Land use
Mapping
Spectrometers
algorithm
deforestation
forest fire
image analysis
image classification
Landsat thematic mapper
mapping method
MODIS
satellite data
segmentation
temporal analysis
unsupervised classification
Deforestation
Disasters
Drought
Land Use
Mapping
Spectrometers
Acre [Brazil]
Amazonia
Brazil
South America
ResumoThe objective of this paper is to present a method for mapping burnt areas in Brazilian Amazonia using Terra MODIS data. The proposed approach is based on image segmentation of the shade fraction images derived from MODIS, using a non-supervised classification algorithm followed by an image editing procedure for minimizing misclassifications. Acre State, the focus of this study, is located in the western region of Brazilian Amazonia and undergoing tropical deforestation. The extended dry season in 2005 affected this region creating conditions for extensive forest fires in addition to fires associated with deforestation and land management. The high temporal resolution of MODIS provides information for studying the resulting burnt areas. Landsat 5 TM images and field observations were also used as ground data for supporting and validating the MODIS results. Multitemporal analysis with MODIS showed that about 6500 km2 of land surface were burnt in Acre State. Of this, 3700 km2 corresponded to the previously deforested areas and 2800 km2 corresponded to areas of standing forests. This type of information and its timely availability are critical for regional and global environmental studies. The results showed that daily MODIS sensor data are useful sources of information for mapping burnt areas, and the proposed method can be used in an operational project in Brazilian Amazonia.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > DIDPI > Fraction images derived...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Fraction images derived...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo983366_913092267_910650023.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PP9SHP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.14.05
Última Atualização2017:10.06.14.05.37 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.14.05.37
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.55 (UTC) administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Chave de CitaçãoShimabukuroAraAndAraDua:2017:MaDeFo
TítuloMapping degraded forest areas caused by fires during the year 2010 in mato grosso state, brazilian legal amazon using landsat-5 tm fraction images
Ano2017
Mêsjan./fev.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1279 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Anderson, Liana O.
4 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
5 Duarte, Valdete
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Centro Nacional de Monitoramento de Desastres Naturais (CEMADEN)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 liana.anderson@cemaden.gov.br
4 luiz.aragao@inpe.br
5 valdete@dsr.inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume69
Número1
Páginas23-32
Nota SecundáriaA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2017-10-06 14:05:37 :: simone -> administrator ::
2017-10-06 14:05:38 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-06 14:05:56 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:55 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveRemote Sensing
Forest Degradation
Burned Areas
Forest Fires
Amazon Region
Sensoriamento Remoto
Seca de 2010
Degradação Florestal
Áreas Queimadas
Incêndios Florestais
Região Amazônica
ResumoThe objective of this study was to assess the extent of burned forest in 2010 in Mato Grosso State, located in the southern Brazilian Amazon region. Landsat TM images were acquired over the 2010 dry season. Overall, the approach consisted on mapping burned areas over the entire study area and then overlaying it with the land cover types and biomass classes. Specifi cally, the forest areas degraded by fi res were mapped by combining the burned areas map and the forest map. The method to map burned areas was based on following procedure: (i) linear spectral mixing model applied to TM images to derive soil, vegetation and shade fraction images and (ii) the burned areas are identifi ed and mapped from the shade fraction images. The forest/non forest map was derived from Hansen et al. (2013) dataset and the biomass map was derived from Baccini et al. (2015). The mapped burned areas were then distributed in the three land cover types, i.e., forest, non-forest (Cerrado and old deforestation), and deforested areas from 2001 to 2010. Our results showed that 22,633 km2 (32%) of forests in Mato Grosso were burned during the year 2010, likely degrading the forest ecosystem. In addition, 5,175 km2 (7%) of burning occurred in the deforested areas from 2001 to 2010 and 42,510 km2 (61%) occurred in the Cerrado and old deforestation areas. In addition the burned areas were distributed in the the biomass classes. These types of information are important for the carbon emission estimation. RESUMO: O objetivo deste estudo foi avaliar a extensão da fl oresta queimada em 2010 no estado de Mato Grosso, localizado na região sul da Amazônia Brasileira. As imagens TM Landsat foram adquiridas durante a estação seca do ano de 2010. A abordagem consistiu basicamente no mapeamento das áreas queimadas sobre toda a área de estudo e então sobrepondo os tipos de cobertura da terra e classes de biomassa. Especifi camente as áreas de fl oresta degradadas pelo fogo foram mapeadas pela combinação dos mapas de áreas queimadas e um mapa de áreas de fl oresta e não-fl oresta. O método para mapear as áreas queimadas é baseado no seguinte procedimento: (i) modelo linear de mistura espectral aplicado as imagens TM para derivar imagens fração de solo, vegetação e sombra e (ii) as áreas queimadas são identifi cadas e mapeadas a partir das imagens fração de sombra. O mapa de áreas de fl oresta /não fl oresta é derivado dos dados de Hansen et al. (2013) e o mapa de biomassa é derivado de Bacciniet al. (2015). As áreas de queimadas mapeadas são então distribuídas nos três tipos de cobertura da terra, ou seja, fl oresta, não-fl oresta (Cerrado e desmatamento antigo) e as áreas desfl orestadas no período de 2001 a 2010. Os resultados mostraram que 22.633 km2 (32%) de fl orestas no Mato Grosso foram queimados durante o ano de 2010, degradando o ecossistema fl orestal. Além disso, 5.175 km2 (7%) de queimada ocorreram nas áreas desmatadas no período de 2001 a 2010 e 42.510 km2 (61%) ocorreram nas áreas de Cerrado e áreas de desmatamento antigo. Além disso as áreas queimadas afetaram as classes de biomassa. Essas informações são importantes para a estimativa de emissão de carbono.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapping degraded forest...
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agreement.html 06/10/2017 11:05 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PP9SHP
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3PP9SHP
Idiomaen
Arquivo Alvoshimabukuro_mapping.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 1
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnJRY/M6dHS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m12@80/2006/08.08.13.49   (acesso restrito)
Última Atualização2006:08.08.14.06.10 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m12@80/2006/08.08.13.49.21
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.40.46 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS.2006.1067
ISBN0780395107;978-078039510-7
Chave de CitaçãoShimabukuroDuArFrVaBrMa:2006:FrImDe
TítuloFraction Images Derived From Terra MODIS Data for Mapping Burned Area in Acre State, Brazilian Amazonia
FormatoOn-line
Ano2006
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho584 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Duarte, Valdete
3 Arai, Egidio
4 Freitas, Ramon Morais de
5 Valeriano, Dalton de Morrison
6 Brown, Irving Foster
7 Maldonado, Monica de Los Rios
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2 DSR-INPE-MCT-BR
3 DSR-INPE-MCT-BR
4 DSR-INPE-MCT-BR
5 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Divisão de Sensoriamento Remoto
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Divisão de Sensoriamento Remoto
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Divisão de Sensoriamento Remoto
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Divisão de Sensoriamento Remoto
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Divisão de Sensoriamento Remoto
6 Woods Hole Research Center, Universidade Federal do Acre (UFAC), Rio Branco, AC, 69915-900, Brazil
7 Woods Hole Research Center. Universidade Federal do Acre (UFAC)
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS); Canadian Symposium on Remote Sensing, 28
Localização do EventoDenver, CO
Data31 July - 4 Aug.
Editora (Publisher)IEEE Geoscience and Remote Sensing Society,Canadian Remote Sensing Society,National Aeronautics and Space Administration, NASA,National Oceanic and Atmospheric Administration,Office of Naval Research
Páginas4161 - 4164
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoIEEE
Histórico (UTC)2006-08-08 14:06:10 :: marciana -> administrator ::
2013-09-14 01:58:57 :: administrator -> marciana :: 2006
2014-09-05 18:29:32 :: marciana -> administrator :: 2006
2016-06-04 23:30:01 :: administrator -> marciana :: 2006
2016-08-17 17:23:39 :: marciana -> administrator :: 2006
2018-06-05 00:40:46 :: administrator -> marciana :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveEnvironmental impact
Fires
Image reconstruction
Image segmentation
Image analysis
ResumoThe objective of this paper is to present a method for mapping burned areas in Brazilian Amazonia using Terra MODIS data. The proposed approach is based on INPEs PRODES Digital method that applies image segmentation to the fraction images derived from Landsat TM, using a nonsupervised classification per region algorithm followed by an image edition procedure for minimizing misclassifications. Acre State, located in the western region of Brazilian Amazonia, was considered for this study. The study area is primarily covered by tropical moist forests (Floresta Ombrofila Aberta) that has been deforested during the last decades. MODIS (MOD09) data used in this work were acquired on September 5 and 15, 2005 and on October 12, 2005 over the study area. The INPEs DETER (Detection of Deforested Areas in Real Time Project) 2004 dataset for Acre State was used to identify the land cover types affected by the fires. Landsat TM scene (path/row 002/67) acquired on October 13, 2005 and CBERS CCD (path/row 180/111) acquired on October 12, 2005 and field observations were also used as ground truth for supporting and validating the MODIS results. The results of multitemporal analysis with MODIS showed that about 6,500 km2 of land surface were burned in Acre State. From this, 3,700 km2 corresponded to the previously deforested areas and 2,800 km2 corresponded to the forested areas. This information is critical for regional and global environmental studies. The results showed that MODIS sensor daily data is a useful source of information for mapping burned areas and the proposed method can be used in an operational project in Brazilian Amazonia.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Fraction Images Derived...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo05_23P04.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor electronicmailaddress issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TALT92
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.16.10.30   (acesso restrito)
Última Atualização2019:05.16.10.30.00 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.16.10.30.01
Última Atualização dos Metadados2020:09.02.15.18.05 (UTC) administrator
DOI10.1080/01431161.2019.1579943
ISSN0143-1161
Chave de CitaçãoShimabukuroArDuJoSaGaDu:2019:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation using multi-temporal fraction images derived from Landsat sensor data in the Brazilian Amazon
Ano2019
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4087 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Duarte, Valdete
4 Jorge, Anderson
5 Santos, Erone Ghyizoni dos
6 Gasparini, Kaio Allan Cruz
7 Dutra, Andeise Cerqueira
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
7 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio@dsr.inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 valdete.duarte@inpe.br
4
5
6 kaio.gasparini@inpe.br
7 andeise.dutra@inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume40
Número4
Páginas5475-5496
Nota SecundáriaA1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ENGENHARIAS_IV A2_ENGENHARIAS_III A2_ENGENHARIAS_I A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A2_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B1_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B1_GEOCIÊNCIAS B1_ENGENHARIAS_II B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_BIODIVERSIDADE B2_SAÚDE_COLETIVA B2_ODONTOLOGIA B3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B3_BIOTECNOLOGIA B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2019-05-16 10:30:01 :: simone -> administrator ::
2019-05-16 10:30:01 :: administrator -> simone :: 2019
2019-05-16 10:30:13 :: simone -> administrator :: 2019
2020-09-02 15:18:05 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoDeforestation is the replacement of forest by other land use while degradation is a reduction of long-term canopy cover and/or forest stock. Forest degradation in the Brazilian Amazon is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to uncontrolled fires. The deforestation contribution to carbon emission is already known but determining the contribution of forest degradation remains a challenge. Discrimination of logging from fires, both of which produce different levels of forest damage, is important for the UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) program. This work presents a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using fraction images derived from Linear Spectral Mixing Model (LSMM). Part of a Landsat Thematic Mapper (TM) scene (path/row 226/068) covering part of Mato Grosso State in the Brazilian Amazon, was selected to develop the proposed method. First, the approach consisted of mapping deforested areas and mapping forest degraded by fires using image segmentation. Next, degraded areas due to selective logging activities were mapped using a pixel-based classifier. The results showed that the vegetation, soil, and shade fraction images allowed deforested areas to be mapped and monitored and to separate degraded forest areas caused by selective logging and by fires. The comparison of Landsat Operational Land Imager (OLI) and RapidEye results for the year 2013 showed an overall accuracy of 94%. We concluded that spatial resolution plays an important role for mapping selective logging features due to their characteristics. Therefore, when compared to Landsat data, the current availability of higher spatial and temporal resolution data, such as provided by Sentinel-2, is expected to improve the assessment of deforestation and forest degradation, especially caused by selective logging. This will facilitate the implementation of actions for forest protection.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Monitoring deforestation and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Monitoring deforestation and...
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agreement.html 16/05/2019 07:30 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoMonitoring deforestation and forest degradation using multi temporal fraction images derived from Landsat sensor data in the Brazilian Amazon.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD9/JJojz
Repositóriosid.inpe.br/iris@1915/2006/01.10.16.00   (acesso restrito)
Última Atualização2006:01.10.16.00.00 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1915/2006/01.10.16.00.56
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.43.35 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-13441-PRE/8654
DOI10.1109/LGRS.2005.850364
ISSN1545-598X
Chave de CitaçãoAndersonShimDefrMort:2005:AsDeNe
TítuloAssessment of deforestation in near real time over the Brazilian Amazon using multitemporal fraction images derived from Terra MODIS
Ano2005
Data Secundária20060110
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho325 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anderson, Liana O.
2 Shimabukuro, Edemir Yosio
3 Defries, Ruth S.
4 Morton, Douglas C.
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)/CPTEC
2
3 Columbia University in the City of New York, New York, United States
4 NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, United States
Endereço de e-Mailatus@cptec.inpe.br
RevistaIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Volume2
Número3
Páginas315-318
Histórico (UTC)2006-02-06 17:30:27 :: Simone -> administrator ::
2008-06-10 19:52:27 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:56:22 :: estagiario -> administrator ::
2014-08-14 09:50:31 :: administrator -> marciana :: 2005
2014-08-18 19:13:44 :: marciana -> administrator :: 2005
2016-06-04 21:39:03 :: administrator -> marciana :: 2005
2016-10-14 17:17:06 :: marciana -> administrator :: 2005
2018-06-05 03:43:35 :: administrator -> marciana :: 2005
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveData reduction
Deforestation
Optical resolving power
Radiometers
Real time systems
Soils
Amazon region
Fraction images
Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) sensor
Spatial resolution
Imaging systems
Deforestation
Radiometry
ResumoWe present a methodology for rapidly assessing deforestation over the Amazon region needed for policy intervention. We use soil fraction images generated from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data at 250-m spatial resolution. Results showed reasonable agreement with higher resolution Landsat data (r/sup 2/=0.73) for our study area. MODIS data are promising for near real-time deforestation monitoring, previously not practical with Landsat data.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of deforestation...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoShimabukuro_Assessment.pdf
Grupo de UsuáriosSimone
administrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; AGU; MGA; COMPENDEX; IEEEXplore.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKB5R7W/3Q63552
Repositóriourlib.net/www/2017/12.05.13.09.18
Última Atualização2017:12.21.15.29.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosurlib.net/www/2017/12.05.13.09.19
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.39 (UTC) administrator
Rótulolattes: 8183796256304624 4 ShimabukuroAraiSantJorg:2017:MoDeFo
Chave de CitaçãoShimabukuroAraiSantJorg:2017:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation using multi-temporal fraction images derived from landsat sensor data in the brazilian amazon
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho560 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Santos, Erone Ghizoni dos
4 Jorge, Anderson
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and remote Sensing Symposium
Localização do EventoFort Worth, Texas
Data23-28 July
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioResumo Estendido
Histórico (UTC)2017-12-05 13:09:13 :: lattes -> administrator ::
2017-12-06 05:17:29 :: administrator -> lattes :: 2017
2017-12-06 18:17:07 :: lattes -> administrator :: 2017
2018-06-04 23:26:39 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveForest degradation
Landsat
Remote Sensing
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Monitoring deforestation and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Monitoring deforestation and...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKB5R7W/3Q63552
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKB5R7W/3Q63552
Idiomapt
Arquivo Alvoyosio_monitoring.pdf
Grupo de Usuárioslattes
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
URL (dados não confiáveis)http://www.igarss2017.org/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasInformações Adicionais: This work presents a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using a multi-temporal dataset of Landsat TM images. Degradation in forest cover in the Brazilian Amazon region is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to uncontrolled fires. For this study, part of a Landsat TM scene located in the State of Mato Grosso, in the ?deforestation arc? of the Brazilian Amazon was selected. Landsat TM images acquired in years 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 and 2011 and one RapidEye image acquired in 2013 were used in this study. The results showed that the proposed approach can be used for monitoring deforestation and forest degradation activities by selective logging and fires. The current availability of high spatial resolution data such as Sentinel-2 is expected to allow improving the assessment of deforestation and forest degradation processes using the proposed method and, consequently, facilitating the implementation of actions of forest protection..
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar