| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | marte2.sid.inpe.br |
| Identificador | 8JMKD3MGP6W34M/3U255GH |
| Repositório | sid.inpe.br/marte2/2019/09.06.16.55 |
| Última Atualização | 2019:09.06.16.55.40 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/marte2/2019/09.06.16.55.41 |
| Última Atualização dos Metadados | 2020:01.06.12.30.35 (UTC) administrator |
| ISBN | 978-85-17-00097-3 |
| Chave de Citação | AlmeidaGAOJPSSFL:2019:AbBiEs |
| Título | Aboveground biomass estimation in the brazilian Amazon using combined LIDAR and hyperspectral data  |
| Formato | Internet |
| Ano | 2019 |
| Data de Acesso | 16 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 327 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Almeida, Catherine Torres de 2 Galvão, Lênio Soares 3 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de 4 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud 5 Jacon, Aline Daniele 6 Pereira, Francisca Rocha de Souza 7 Sato, Luciane Yumie 8 Silva, Camila Valéria de Jesus 9 Ferreira Ferreira, Jefferson 10 Longo, Marcos |
| Grupo | 1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR 5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 7 COCST-COCST-INPE-MCTIC-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 Lancaster University 9 Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá 10 Jet Propulsion Laboratory |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 catherine.almeida@inpe.br 2 lenio.galvao@inpe.br 3 luiz.aragao@inpe.br 4 jean.ometto@inpe.br 5 alinejacon@hotmail.com 6 franrspereira@gmail.com 7 lucianesato@gmail.com 8 camilaflorestal@gmail.com 9 jefferson.ferreira@mamiraua.org.br 10 mlongo@jpl.nasa.gov |
| Editor | Gherardi, Douglas Francisco Marcolino Sanches, Ieda DelArco Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de |
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR) |
| Localização do Evento | Santos |
| Data | 14-17 abril 2019 |
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Cidade da Editora | São José dos Campos |
| Páginas | 1843-1846 |
| Título do Livro | Anais |
| Tipo Terciário | full paper |
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Histórico (UTC) | 2019-11-01 12:28:35 :: simone -> administrator :: 2019 2020-01-06 12:30:35 :: administrator -> simone :: 2019 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Palavras-Chave | imaging spectrometry laser scanning machine learning biomass tropical forest |
| Resumo | Active Light Detection And Ranging (LiDAR) and passive Hyperspectral Imaging (HSI) remote sensing provide complementary information that can be combined to improve the estimation of vegetation properties, such as aboveground biomass (AGB). Thus, the main objective of this study is to evaluate the combined use of LiDAR and HSI data for estimating AGB in the Brazilian Amazon, by using six regression methods, a high range of remote sensing metrics, and feature selection. To assess the prediction ability of the remote sensing data, single and combined LiDAR and HSI metrics were regressed against AGB from 147 sample plots across the Brazilian Amazon Biome. Overall, the results showed a similar model performance for both LiDAR and HSI single datasets, and for the regression methods used. However, the combination of LiDAR and HSI data improved the AGB estimation accuracy. |
| Área | SRE |
| Tipo | Floresta e outros tipos de vegetação |
| Arranjo 1 | urlib.net > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Aboveground biomass estimation... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > COCST > Aboveground biomass estimation... |
| Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Aboveground biomass estimation... |
| Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Aboveground biomass estimation... |
| Arranjo 5 | Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Aboveground biomass estimation... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U255GH |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3U255GH |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | 97359.pdf |
| Grupo de Usuários | simone |
| Visibilidade | shown |
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.19 |
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/3F3T29H 8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 2 sid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 1 sid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 1 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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