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Data e hora local de busca: 16/05/2024 11:41.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3U9MCQP
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/10.23.11.14
Última Atualização2019:10.23.11.14.32 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/10.23.11.14.32
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.12.30.36 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoCarvalhoFerKörAraAnd:2019:RaFoSu
TítuloRandom forest and support vector machine applied for mapping burned areas in Amazon
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1155 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carvalho, Nathália Silva de
2 Ferreira, Igor José Malfetoni
3 Körting, Thales Sehn
4 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
5 Anderson, Liana Oighenstein
Grupo1 COAMZ-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-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 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
Endereço de e-Mail do Autor1 nathalia.carvalho@inpe.br
2 igor.malfetoni@inpe.br
3 thales.korting@inpe.br
4 luiz.aragao@inpe.br
5 liana.anderson@cemaden.gov.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Sanches, Ieda DelArco
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data14-17 abril 2019
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2833-2836
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-04 11:14:14 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 12:30:36 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChavePattern recognition
geobia
fire
degradation
ResumoThe use of fire for land management is one of the main anthropic activities that have led to the impoverishment of tropical forests. Therefore, mapping these areas is paramount for public policies implementation. Currently, machine learning techniques have shown very effective results in the classification of land cover on extensive areas. This paper aims to compare the Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) algorithms performance on burned areas mapping in Amazon. Using a multiresolution segmentation algorithm applied to a Landsat image, the training dataset included 300 objects of burned and nonburned areas. Additionally, 24 attributes were tested in both RF and SVM approaches. An overall classification accuracy of 91% was achieved by RF and SVM models using spectral and geometric attributes. Nonetheless, regarding the omissions and inclusion errors, SVM models had the best performance on burned areas mapping.
ÁreaSRE
TipoProcessamento de imagens
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Random forest and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Random forest and...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COAMZ > Random forest and...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Random forest and...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Random forest and...
Arranjo 6Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Random forest and...
Conteúdo da Pasta docacessar
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U9MCQP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3U9MCQP
Idiomapt
Arquivo Alvo97823.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3ETL435
8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy 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
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3T4GKTS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/04.08.13.25
Última Atualização2019:06.13.13.11.12 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/04.08.13.25.09
Última Atualização dos Metadados2021:01.03.02.12.10 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoSantosRoLiPePeSe:2019:BuArMa
TítuloBurned area mapping in Brazil using NPP-VIIRS imagery and One Class Support Vector Machine
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho36 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, Filippe
2 Rodrigues, Julia
3 Libonati, Renata
4 Peres, Leonardo
5 Pereira, Allan
6 Setzer, Alberto Waingort
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JGGG
Grupo1
2
3
4
5
6 DIDSA-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
2 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
3 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
4 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
5 Instituto Federal de Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5
6 alberto.setzer@inpe.br
Nome do EventoEGU General Assembly
Localização do EventoVienna, Austria
Data07-12 apr.
Histórico (UTC)2019-06-13 13:11:12 :: simone -> administrator :: 2019
2021-01-03 02:12:10 :: 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
Palavras-Chaveburned area
VIIRS
SVM
Cerrado
ResumoRemote sensing observations has improved the understanding of spatial and temporal fire patterns in Brazil in the last decades based on quantitative metrics such as severity, location, extension and duration. Nevertheless, large discrepancies and uncertainties persist in the currently burned area (BA) products in determining BA extension, location, and occurrence time. Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) sensor was launched in 2011 to upgrade and to maintain the Earth long-term monitoring initiated by Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensors, but to our knowledge, none BA product has been developed using VIIRS data imagery. Accordingly, we present a BA mapping algorithm based on VIIRS imagery which includes two-steps. Firstly, monthly composites of (V, W) burned index are computed using spectral information of near infrared (NIR) and middle infrared (MIR) channels. Secondly, multispectral samples extracted by VIIRS active fires are used for training a One-Class Support Vector Machine (OC-SVM) classification that uses cumulative distribution functions criteria. The active fire data were screened to prevent extraction of unrepresentative BA samples and combined with burn index (V, W) monthly composites to produce BA scars. The procedure was applied over Brazilian savanna for 2015, a biome that has been increasingly affected by deforestation due to cropland and pasture expansion, consequently rising and changing the natural fire regime in region. Then, the developed algorithm was validated by reference scars obtained from Landsat imagery and compared with other BA product (e.g., MCD64A1). Results show that VIIRS BA product based on OC-SVM are able to map smaller areas more accurately than other products, including burned areas without active fires, due OC-SVM classification characterizes BA through active fire samples, thus eliminating a potential source of omission error.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSA > Burned area mapping...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 08/04/2019 10:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3T4GKTS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3T4GKTS
Idiomaen
Arquivo AlvoEGU2019-17840-2.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SRC6S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/01.03.02.10 5
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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/3Q543RL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.29.14.45
Última Atualização2017:11.29.14.45.35 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/11.29.14.45.35
Última Atualização dos Metadados2021:01.03.02.11.54 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs9111161
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoPereiraPLOWMMC:2017:BuArMa
TítuloBurned area mapping in the brazilian savanna using a one-class support vector machine trained by active fires
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho6241 KiB
2. Contextualização
Autor1 Pereira, Allan A.
2 Pereira, José M. C.
3 Libonati, Renata
4 Oom, Duarte
5 Waingort, Setzer Alberto
6 Morelli, Fabiano
7 Machado-Silva, Fausto
8 Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
Grupo1
2
3
4
5 DIDSA-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 CGOBT-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Federal de Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais
2 Universidade de Lisboa
3 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
4 Universidade de Lisboa
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
8 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5 alberto.setzer@inpe.br
6 fabiano.morelli@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume9
Páginas1-21
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2017-11-29 14:45:35 :: simone -> administrator ::
2017-11-29 14:45:36 :: administrator -> simone :: 2017
2017-11-29 14:49:20 :: simone -> administrator :: 2017
2021-01-03 02:11:54 :: 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-Chavesupport vector machine one class
burned area
active fire
Cerrado
PROBA-V
VIIRS
ResumoWe used the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) active fire data (375 m spatial resolution) to automatically extract multispectral samples and train a One-Class Support Vector Machine for burned area mapping, and applied the resulting classification algorithm to 300-m spatial resolution imagery from the Project for On-Board Autonomy-Vegetation (PROBA-V). The active fire data were screened to prevent extraction of unrepresentative burned area samples and combined with surface reflectance bi-weekly composites to produce burned area maps. The procedure was applied over the Brazilian Cerrado savanna, validated with reference maps obtained from Landsat images and compared with the Collection 6 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) Burned Area product (MCD64A1) Results show that the algorithm developed improved the detection of small-sized scars and displayed results more similar to the reference data than MCD64A1. Unlike active fire-based region growing algorithms, the proposed approach allows for the detection and mapping of burn scars without active fires, thus eliminating a potential source of omission error. The burned area mapping approach presented here should facilitate the development of operational-automated burned area algorithms, and is very straightforward for implementation with other sensors.
ÁreaMET
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGOBT > Burned area mapping...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSA > Burned area mapping...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 29/11/2017 12:45 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3Q543RL
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3Q543RL
Idiomaen
Arquivo Alvopereira_burned.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EU2H28
8JMKD3MGPCW/43SRC6S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/01.03.02.10 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.01.23.43 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/48742P5
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.39.21   (acesso restrito)
Última Atualização2022:12.15.14.28.58 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.39.22
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.52.57 (UTC) administrator
DOI10.3390/books978-3-0365-5668-0
ISBN9783036556
Rótulolattes: 8734553235868564 2 ShimabukuroDuArDuCaPeCa:2022:MaBuAr
Chave de CitaçãoShimabukuroDuArDuCaPeCa:2022:MaBuAr
TítuloMapping Burned Areas of Mato Grosso State Brazilian Amazon Using Multisensor Datasets
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho11105 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Dutra, Andeise Cerqueira
3 Arai, Egidio
4 Duarte, Valdete
5 Cassol, Henrique Luís Godinho
6 Pereira, Gabriel
7 Cardozo, Francielle da Silva
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 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 Universidade Federal de São João Del Rei
7 Universidade Federal de São João Del Rei
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 andeise.dutra@inpe.br
3 egidio.arai@inpe.br
4 valdete.duarte@inpe.br
5 henrique.cassol@inpe.br
6 pereira@ufsj.edu.br
7 franciellecardozo@ufsj.edu.br
EditorFernández-Manso, A.
Quintano, C.
Título do LivroAdvances in Remote Sensing of Postfire Environmental Damage and Recovery Dynamics
Editora (Publisher)MDPI
CidadeBasel
Páginas115-137
Histórico (UTC)2022-12-12 17:39:22 :: lattes -> administrator ::
2022-12-13 10:47:49 :: administrator -> lattes :: 2022
2022-12-15 14:29:00 :: lattes -> administrator :: 2022
2022-12-20 10:35:21 :: administrator -> lattes :: 2022
2022-12-20 13:36:48 :: lattes -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:52:57 :: 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-Chaveburned areas detection
shade fraction image
linear spectral mixing model
VIIRS

PROBA-V
Landsat-8 OL
ResumoQuantifying forest fires remain a challenging task for the implementation of public policies aimed to mitigate climate change. In this paper, we propose a new method to provide an annual burned area map of Mato Grosso State located in the Brazilian Amazon region, taking advantage of the high spatial and temporal resolution sensors. The method consists of generating the vegetation, soil, and shade fraction images by applying the Linear Spectral Mixing Model (LSMM) to the Landsat-8 OLI (Operational Land Imager), PROBA-V (Project for On-Board AutonomyVegetation), and Suomi NPP-VIIRS (National Polar-Orbiting Partnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) datasets. The shade fraction images highlight the burned areas, in which values are represented by low reflectance of ground targets, and the mapping was performed using an unsupervised classifier. Burned areas were evaluated in terms of land use and land cover classes over the Amazon, Cerrado and Pantanal biomes in the Mato Grosso State. Our results showed that most of the burned areas occurred in non-forested areas (66.57%) and old deforestation (21.54%). However, burned areas over forestlands (11.03%), causing forest degradation, reached more than double compared with burned areas identified in consolidated croplands (5.32%). The results obtained were validated using the Sentinel-2 data and compared with active fire data and existing global burned areas products, such as the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer product) MCD64A1 and MCD45A1, and Fire CCI (ESA Climate Change Initiative) products. Although there is a good visual agreement among the analyzed products, the areas estimated were quite different. Our results presented correlation of 51% with Sentinel-2 and agreement of r2 = 0.31, r2 = 0.29, and r2 = 0.43 with MCD64A1, MCD45A1, and Fire CCI products, respectively. However, considering the active fire data, it was achieved the better performance between active fire presence and burn mapping (92%). The proposed method provided a general perspective about the patterns of fire in various biomes of Mato Grosso State, Brazil, that are important for the environmental studies, specially related to fire severity, regeneration, and greenhouse gas emissions.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping Burned Areas...
Arranjo 2Mapping Burned Areas...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoshimabukuro_mapping.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
URL (dados não confiáveis)https://www.mdpi.com/books/book/6270-advances-in-remote-sensing-of-postfire-environmental-damage-and-recovery-dynamics
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage e-mailaddress edition format issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor seriestitle session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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/43LSLHL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.27.11.36
Última Atualização2020:11.27.11.36.37 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.27.11.36.37
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.39 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs12223827
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoShimabukuroDuArDuCaPeCa:2020:MaBuAr
TítuloMapping burned areas of mato grosso state brazilian amazon using multisensor datasets
Ano2020
MêsNov.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho8854 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Dutra, Andeise Cerqueira
3 Arai, Egídio
4 Duarte, Valdete
5 Cassol, Henrique Luis Godinho
6 Pereira, Gabriel
7 Cardozo, Francielle da Silva
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
ORCID1 0000-0002-1469-8433
2 0000-0002-4454-7732
3
4
5 0000-0001-6728-4712
6 0000-0002-2093-9942
7 0000-0002-4775-4649
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 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 Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ)
7 Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio@dsr.inpe.br
2 andeise.dutra@inpe.br
3 egidio@dsr.inpe.br
4 valdete.duarte@inpe.br
5 henrique@dsr.inpe.br
6 pereira@ufsj.edu.br
7 franciellecardozo@ufsj.edu.br
RevistaRemote Sensing
Volume12
Número22
Páginas1-23
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2020-11-27 11:36:37 :: simone -> administrator ::
2020-11-29 14:30:11 :: administrator -> simone :: 2020
2020-12-14 14:12:46 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:39 :: administrator -> simone :: 2020
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-Chaveburned areas detection
shade fraction image
linear spectral mixing model
VIIRS
PROBA-V
Landsat-8 OLI
ResumoQuantifying forest fires remain a challenging task for the implementation of public policies aimed to mitigate climate change. In this paper, we propose a new method to provide an annual burned area map of Mato Grosso State located in the Brazilian Amazon region, taking advantage of the high spatial and temporal resolution sensors. The method consists of generating the vegetation, soil, and shade fraction images by applying the Linear Spectral Mixing Model (LSMM) to the Landsat-8 OLI (Operational Land Imager), PROBA-V (Project for On-Board AutonomyVegetation), and Suomi NPP-VIIRS (National Polar-Orbiting Partnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) datasets. The shade fraction images highlight the burned areas, in which values are represented by low reflectance of ground targets, and the mapping was performed using an unsupervised classifier. Burned areas were evaluated in terms of land use and land cover classes over the Amazon, Cerrado and Pantanal biomes in the Mato Grosso State. Our results showed that most of the burned areas occurred in non-forested areas (66.57%) and old deforestation (21.54%). However, burned areas over forestlands (11.03%), causing forest degradation, reached more than double compared with burned areas identified in consolidated croplands (5.32%). The results obtained were validated using the Sentinel-2 data and compared with active fire data and existing global burned areas products, such as the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer product) MCD64A1 and MCD45A1, and Fire CCI (ESA Climate Change Initiative) products. Although there is a good visual agreement among the analyzed products, the areas estimated were quite different. Our results presented correlation of 51% with Sentinel-2 and agreement of r2 = 0.31, r2 = 0.29, and r2 = 0.43 with MCD64A1, MCD45A1, and Fire CCI products, respectively. However, considering the active fire data, it was achieved the better performance between active fire presence and burn mapping (92%). The proposed method provided a general perspective about the patterns of fire in various biomes of Mato Grosso State, Brazil, that are important for the environmental studies, specially related to fire severity, regeneration, and greenhouse gas emissions.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapping burned areas...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping burned areas...
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agreement.html 27/11/2020 08:36 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/43LSLHL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/43LSLHL
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-12-03827-v2.pdf
Grupo de Usuáriossimone
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Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
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 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; 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 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
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GLF9x
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.16.00.13.33
Última Atualização2015:08.20.16.48.22 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.16.00.13.41
Última Atualização dos Metadados2019:02.04.13.03.25 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-1431-RPE/009
Rótulo163
Chave de CitaçãoChenShimHern:1979:MaBuAr
TítuloThe mapping of burned area in forest by image-100 system
Ano1979
Data Secundária19900219
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1827 KiB
2. Contextualização
Autor1 Chen, Sherry Chou
2 Shimabukuro, Yosio Edemir
3 Hernandez Filho, Pedro
Grupo1 DSR-INPE-BR
Nome do EventoUN Regional Seminar on the Use of Satellite Technology for Disaster Application in Sao Jose dos Campos.
Localização do EventoSao Jose dos Campos, BR
Data2 Oct. 1978
Páginas12
Histórico (UTC)2008-06-09 19:37:33 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 19:05:36 :: jefferson -> administrator ::
2015-05-18 13:12:57 :: administrator -> marciana :: 1979
2015-08-20 16:48:22 :: marciana -> administrator :: 1979
2019-02-04 13:03:25 :: administrator -> simone :: 1979
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveVEGETAÇÃO
POLUICAO
FLORESTAS
QUEIMADAS
SATELITES LANDSAT
I-100
FORESTS
POLLUTION
FOREST FIRES
LANDSAT SATELLITES
I-100 COMPUTER
ResumoMulti-date LANDSAT data were used to estimate the forest fire burned area using Image-100 system. The fire boundary was satisfactorily delineated and a 87.10 area estimation accuracy was achieved. This accuracy is considered very high owing to the relatively small area ( 100 ha.)that was mapped. The results of this study indicate that Image-100 has the capability of determining the areal extent of forest fire damage accurately and rapidly for foresters' policy and decision making.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > The mapping of...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GLF9x
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GLF9x
Arquivo AlvoINPE 1431.pdf
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GkzzU
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/06.02.18.03   (acesso restrito)
Última Atualização2007:11.21.18.27.41 (UTC) sergio
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/06.02.18.03.59
Última Atualização dos Metadados2019:02.04.13.03.17 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-14934-PRE/9846
DOI10.1080/01431160412331330220
ISSN0143-1161
Chave de CitaçãoQuintanoShimFernDelg:2005:SpUnAp
TítuloA spectral unmixing approach for mapping burned areas in Mediterranean countries
Ano2005
MêsApr.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho263 KiB
2. Contextualização
Autor1 Quintano, Carmen
2 Shimabukuro, Yosio Edemir
3 Fernández, Alberto B.
4 Delgado, Jose A.
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Universidad de Valladolid, Electronic Technology Department, Valladolid, Spain
2
3 Universidad de Cadiz, Laboratorio de Astronomía Geodesia y Cartografía, Cadiz, Spain
4 Universidad de Leon, Department of Agrarian Engineering and Sciences, Leon, Spain
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume26
Número7
Páginas1493-1498
Histórico (UTC)2006-03-13 19:15:24 :: sergio -> administrator ::
2006-04-03 15:05:49 :: administrator -> sergio ::
2006-07-04 17:30:39 :: sergio -> administrator ::
2006-09-03 21:42:12 :: administrator -> sergio ::
2007-04-23 21:07:02 :: sergio -> administrator ::
2007-06-13 14:17:51 :: administrator -> marciana ::
2007-11-21 18:27:41 :: marciana -> administrator ::
2008-06-09 19:18:40 :: administrator -> banon ::
2008-11-05 15:15:46 :: banon -> marciana ::
2011-08-31 14:54:58 :: marciana -> administrator ::
2011-08-31 14:55:00 :: administrator -> marciana :: 2005
2011-08-31 14:58:35 :: marciana -> sergio :: 2005
2011-08-31 15:00:35 :: sergio -> administrator :: 2005
2016-06-04 23:28:21 :: administrator -> sergio :: 2005
2016-09-14 13:22:05 :: sergio -> administrator :: 2005
2019-02-04 13:03:17 :: administrator -> simone :: 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-ChaveFires
Geographical regions
Image analysis
Imaging techniques
Radiometers
Advanced very high resolution radimeter (AVHRR)
Mediteranean countries
National oceanic and atmospheric administration (NOAA)
Spectral mixture analysis (SMA)
Photomapping
AVHRR
burning
forest fire
image analysis
NOAA satellite
remote sensing
Mediterranean Region
Mediterranean Sea
oceanic regions
World
ResumoThe principal aim of this Letter is to evaluate the usefulness of Spectral Mixture Analysis (SMA) for estimating the area burned by forest fires in Mediterranean countries using National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) unitemporal data. The results show that the method, using an image acquired just after the fire occurrence, is capable of discriminating burned area accurately ( Kappa coefficient >0.76).
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A spectral unmixing...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoquintano - a spectral unmixing approach.pdf
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sergio
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sergio
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Detentor da CópiaSID/SCD
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
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark 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
Identificador8JMKD3MGP3W/4AC8FBG
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2023/12.11.15.47.56
Última Atualização2023:12.14.16.12.04 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2023/12.11.15.47.57
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.00.37 (UTC) administrator
DOI10.14393/revbrascartogr
ISSN0560-4613
1808-0936
Rótulolattes: 1119753761499142 12 DutraFYGDPCBJBFBAA:2023:BuArMa
Chave de CitaçãoDutraFYGDPCBJBFBAA:2023:BuArMa
TítuloBurned area mapping in Different Data Products for the Southwest of the Brazilian Amazon
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1135 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Dutra, Débora Joana
 2 Fearnside, Philip Martin
 3 Yanai, Aurora Miho
 4 Graça, Paulo Maurício Lima de Alencastro
 5 Dalagnol, Ricardo
 6 Pessôa, Ana Carolina Moreira
 7 Cabral, Beatriz Figueiredo
 8 Burton, Chantelle
 9 Jones, Christopher
10 Betts, Richard
11 Ferro, Poliana Domingos
12 Braga, Daniel Alves
13 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
14 Anderson, Liana Oighenstein
ORCID 1 0000-0003-3748-5622
 2 0000-0003-3672-9082
 3 0000-0003-2128-9547
 4 0000-0003-2173-1518
 5 0000-0002-7151-8697
 6 0000-0003-3285-8047
 7 0000-0002-7130-9385
 8 0000-0003-0201-5727
 9 0000-0002-7141-9285
10 0000-0002-4929-0307
11 0000-0001-7702-077X
12 0000-0002-5170-1902
13 0000-0002-4929-0307
14 0000-0001-9545-5136
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 7
 8
 9
10
11 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
12
13 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden)
 2 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
 3 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
 4 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
 5 Jet Propulsion Laboratory, Los Angeles
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
 8 Met Office Hadley Centre
 9 Met Office Hadley Centre
10 Met Office Hadley Centre
11 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
12 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
13 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
14 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
Endereço de e-Mail do Autor 1 ddutra.ambiental@gmail.com
 2 pmfearn@inpa.gov.br
 3 yanai@inpa.gov.br
 4 pmlag@inpa.gov.br
 5 dalagnol@ucla.edu
 6 acmoreirapessoa@gmail.com
 7 beatriz.figueiredocabral@gmail.com
 8 chantelle.burton@metoffice.gov.uk
 9 chris.d.jones@metoffice.gov.uk
10 richard.betts@metoffice.gov.uk
11 poliana.ferro@inpe.br
12 danielalvezbraga@gmail.com
13 luiz.aragao@inpe.br
14 liana.anderson@cemaden.gov.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume75
Número2023
Páginas1-16
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)2023-12-11 15:47:57 :: lattes -> administrator ::
2023-12-14 16:05:41 :: administrator -> lattes :: 2023
2023-12-14 16:12:13 :: lattes -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:00:37 :: 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-ChaveForest fire
Burned area
Land use cover change
Geospatial analyses
Incêndio florestal. Área queimada. Mudança na cobertura do solo. Análises geoespaciais
ResumoFires affect the Amazon rainforest and cause various socio-environmental problems. Analyses of forest fire dynamics supporting actions to combat and prevent forest fires. However, many studies have reported discrepancies in the quantification of fire, especially in the tropics. We evaluated four operational products for estimating burned areas (MAPBIOMAS, MCD64A1, GABAM, and GWIS) in a part of the southwestern Brazilian Amazon. We used the year 2019 as a reference to assess the relative performance of each product through stratification by forest and non-forest areas. Statistical (KolmogorovSmirnov test) and geospatial analyses were performed using fuzzy similarity analysis and mapping of burned areas for forest and non-forest classes. The four products showed a divergence of up to 90.6% in the total area burned. MAPBIOMAS was the product with the largest area burned (3379 km²), and MCD64A1 detected the smallest area (325 km²). MAPBIOMAS and GABAM generally overestimates burn scars in forest areas compared to MCD64A1 and GWIS. Factors that influence the mapping of burned areas include cloud shadow, the spatial resolution of sensors, and external noises (drought and decomposition of bamboo forests). We highlight the importance of field validation when mapping imagery to differentiate the truly burned areas from targets with similar spectral behavior. RESUMO: Os incêndios afetam a floresta amazônica e causam diversos problemas socioambientais. O monitoramento da dinâmica dos incêndios florestais é importante para apoiar tanto ações de combate quanto sua prevenção. No entanto, muitos estudos relataram discrepâncias na quantificação de queimadas, especialmente nos trópicos. Neste estudo, avaliamos quatro produtos operacionais de áreas queimadas (MAPBIOMAS, MCD64A1, GABAM e GWIS) em uma área localizada no sudoeste da Amazônia brasileira. O ano de 2019 foi usado como referência para avaliar o desempenho relativo de cada produto por meio da estratificação por áreas florestais e não florestais. Foram feitas análises estatísticas utilizando o teste de Kolmogorov Smirnov, e geoespaciais, por meio da análise de similaridade Fuzzy e mapeamento de área queimada para classe floresta e não floresta. Os quatro produtos apresentaram divergência de até 90,6% quanto à extensão de área total queimada. O MAPBIOMAS foi o produto que apresentou a maior extensão de área queimada (3.379 km²). Inversamente, o MCD64A1 foi o que detectou a menor extensão (325 km²). Além disso, identificou-se que o MAPBIOMAS e GABAM geralmente superestimam cicatrizes de queimada nas áreas florestais quando comparado com o MCD64A1 e GWIS. Existem fatores que influenciam no mapeamento de áreas queimadas, sendo eles a sombra de nuvem, resolução espacial dos sensores e ruídos externos, como a mortalidade de manchas de bambo no dossel florestal. Sugerimos que o uso de imagens deve ser acompanhado de análises de campo e integradas com imagens de reflectância da superfície multitemporispara avaliar as cicatrizes de áreas queimadas de alvos semelhantes espectralmente.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Burned area mapping...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Burned area mapping...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/4AC8FBG
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4AC8FBG
Idiomaen
Arquivo Alvo68393.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4APPK92
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.20.18.27
Última Atualização2024:05.08.16.37.54 (UTC) pubtc@inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2024/02.20.18.27.57
Última Atualização dos Metadados2024:05.15.07.31.11 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18820-TDI/3415
Chave de CitaçãoOliveira:2024:MaBuAr
TítuloMapping burned areas in the Cerrado using time series from the CBERS and Amazonia satellites
Título AlternativoMapeamento de áreas queimadas no Cerrado utilizando séries temporais dos satélites CBERS e Amazonia
CursoSER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2024
Data2024-02-09
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas80
Número de Arquivos2
Tamanho6066 KiB
2. Contextualização
AutorOliveira, Alisson Cleiton de
BancaGalvão, Lênio Soares (presidente)
Körting, Thales Sehn (orientador)
Mataveli, Guilherme Augusto Verola
Kuck, Tahisa Neitzel
Endereço de e-Mailalissoncleiton.oliveira@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2024-02-20 18:27:57 :: alisson.oliveira@inpe.br -> administrator ::
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3. Conteúdo e estrutura
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Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavefire
WFI
Chapada dos Veadeiros National Park
supervised classification
random forest
fogo
WFI
Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros
classificação supervisionada
random forest
ResumoThe Brazilian Cerrado, a hotspot for global biodiversity conservation, evolved under the presence of natural wildfires. Fire has become frequent and widespread, and the Cerrado, where natural fires have occurred for at least four million years, is threatened by human-induced wildfires. The Chapada dos Veadeiros National Park (CVNP), located in the state of Goiás, Brazil, was established in 1961 and currently covers 240,611 ha. In 2017, approximately 66,000 ha were burned in the CVNP, and the Integrated Fire Management (IFM) was implemented still in that year to reduce the negative impacts of future criminal/accidental events. Remote Sensing (RS) data show that there were fire-foci in the CVNP during the dry months of 2020, 2021, and 2022. There are two RS-based products for wildfires detection: products of released heat and products of biophysical changes in vegetation. As an example of provider, there is the Queimadas Program of Brazils National Institute for Space Research (INPE), which provides products on daily fire hotspots and a monthly product of burned areas for the Cerrado. As of the current date, there are no products that employ Brazilian satellite images for the systematic mapping of burned areas. The objective of this research is to explore methods for supervised classification of time series images captured by the Wide Field Imager (WFI) sensor on board the CBERS-4, CBERS-4A, and AMAZONIA-1 satellites, using the Random Forest (RF) algorithm. The study area is the CVNP and its buffer zone of 10 km, and the time window covers the years 2020, 2021 and 2022. A total of 382 images were acquired from INPE archive and after filtering for cloud cover it was decided to keep 235 images: 50 from 2020, 72 from 2021 and 113 from 2022. The WFI sensor has four spectral bands (BGR NIR), which is a limiting factor. Consequently, we estimated and integrated the BAI (Burned Area Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), GEMI (Global Environmental Monitoring Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and NDWI (Normalized Difference Water Index) spectral indices into a regular grid with 500 m x 500 m cells, totalling 38,957 cells. For each one of the previous spectral indices more the NIR band, datasets containing annual and semi-annual observations were structured and the models were trained using samples of burned areas and unburned areas previously collected through visual image analysis. The annual models achieved at least 90% accuracy and the best generalization results were observed using multi-temporal datasets. The results of this research indicate that, given a representative sample set, it is possible to detect burned areas in the CVNP using WFI imagery. RESUMO: O Cerrado, hotspot de conservação da biodiversidade, evoluiu sob a presença de incêndios naturais. O fogo se tornou frequente e difuso na atualidade, e o Cerrado, onde o fogo natural ocorre há pelo menos quatro milhões de anos, é ameaçado por incêndios de origens antrópicas. O Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros (PNCV), localizado no estado de Goiás, foi instituído em 1961 e a sua área atual é de 240.611 ha. Em 2017 o PNCV teve cerca de 66 mil ha atingidos por fogo e, ainda nesse ano, foi instituído o Manejo Integrado do Fogo (MIF) a fim de se reduzir os impactos negativos desses eventos criminosos/acidentais. Dados de Sensoriamento Remoto (SR) evidenciam que houve focos de calor nos meses secos de 2020, 2021 e 2022 no PNCV. Existem, principalmente, dois subprodutos de fogo em aplicações de SR: subprodutos de liberação de calor e subprodutos de modificações biofísicas da vegetação. Como exemplo de provedores, tem-se o Programa Queimadas do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), que disponibiliza produtos sobre focos de calor diários e um produto mensal de áreas queimadas para o Cerrado. Entretanto não há, até o momento, produtos que utilizem imagens de satélites brasileiros no mapeamento sistemático de áreas queimadas. Assim, essa pesquisa tem como objetivo explorar abordagens de classificação supervisionada de séries temporais de imagens do sensor Wide Field Imager (WFI), a bordo dos satélites brasileiros CBERS-4, CBERS-4A e AMAZONIA-1, com o algoritmo Random Forest (RF). A área de estudo é o PNCV e seu buffer envolvente de 10 km, e a janela temporal engloba os anos de 2020, 2021 e 2022. Ao todo, 382 imagens foram adquiridas do arquivo do INPE e, após a triagem por cobertura de nuvens, optou-se por manter 235 imagens, sendo 50 de 2020, 72 de 2021 e 113 de 2022. O sensor WFI possui quatro bandas (BGR NIR), o que é um limitante. Procedeu-se, portanto, a estimação e a integração dos índices BAI (Índice de Área Queimada), EVI (Índice de Vegetação Melhorado), GEMI (Índice Global de Monitoramento Ambiental), NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e NDWI (Índice de Água por Diferença Normalizada) em uma grade regular com células de 500 m x 500 m, o que totaliza 38.957 células. Para cada índice espectral e para a banda do NIR foram estruturados datasets contendo observações anuais e semestrais e os treinamentos dos modelos foram conduzidos com amostras de áreas queimadas e áreas não queimadas, coletadas previamente por análise visual de imagens. Como resultado, os modelos anuais atingiram, no mínimo, 90% de acurácia e os melhores resultados de generalização foram observados utilizando datasets multitemporais. Os resultados desta pesquisa indicam que é possível, dado um conjunto de amostras representativo, classificar áreas queimadas do Cerrado do PNCV utilizando imagens do sensor WFI.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping burned areas...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4APPK92
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4APPK92
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosalisson.oliveira@inpe.br
pubtc@inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãotransferida para simone
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UED6S2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.21.08.24
Última Atualização2020:02.20.16.10.05 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.21.08.24.37
Última Atualização dos Metadados2020:02.21.08.40.01 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18263-TDI/2943
Chave de CitaçãoSothe:2020:CoMaDe
TítuloMapping successional forest stages and tree species in subtropical areas integrating UAV-based photogrammetric point cloud and hyperspectral data: comparison of machine and deep learning algorithms
Título AlternativoMapeamento de estádios sucessionais da vegetação e espécies arbóreas em áreas subtropicais integrando núvem de pontos fotogramétrica e dados hiperespectrais baseados em VANT: comparação entre algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
CursoSER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2020
Data2019-12-18
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas184
Número de Arquivos1
Tamanho9291 KiB
2. Contextualização
AutorSothe, Camile
BancaKörting, Thales Sehn (presidente)
Almeida, Cláudia Maria de (orientadora)
Schimalski, Marcos Benedito (orientador)
Kux, Hermann Johann Heinrich
Endereço de e-Mailcamilesothe@yahoo.com.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2019-11-21 08:24:38 :: camile.sothe@inpe.br -> administrator ::
2019-11-25 15:57:20 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2019-11-25 15:58:17 :: pubtc@inpe.br -> camile.sothe@inpe.br ::
2019-12-31 11:16:06 :: camile.sothe@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2020-01-02 15:39:22 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
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2020-02-20 17:11:58 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2020-02-20 17:13:34 :: simone :: -> 2020
2020-02-20 17:13:58 :: simone -> administrator :: 2020
2020-02-21 08:40:01 :: administrator -> :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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Transferível1
Palavras-Chavetropical biodiversity
imaging spectroscopy
photogrammetry
WorldView-2
individual tree crown delineation
biodiversidade tropical
espectroscopia de imageamento
fotogrametria
delineamento de árvores individuais
ResumoThe use of Remote Sensing for successional stages and tree species mapping in (sub)tropical forests is a challenging task, due to high floristic and spectral diversity in these environments. Fortunately, in the latest decades, mankind has witnessed a remarkable advancement of space technologies targeted to monitoring forest resources, such as the availability of high spatial and spectral data and advanced classification methods. Besides providing high spatial and spectral resolution images, unmanned aerial vehicle (UAV)- hyperspectral cameras operating in frame format enable to produce tridimensional (3D) hyperspectral point clouds. This study investigated two major topics concerning the successional stages and tree species mapping in a subtropical forest environment in Southern Brazil: a) the use of UAVacquired hyperspectral images and UAV-photogrammetric point cloud (PPC) for the classification of successional stages, comparing these data with classifications using multispectral images acquired by the WorldView-2 (WV- 2) satellite and Light Detection and Ranging (LiDAR) data and; b) the use of UAV-acquired hyperspectral images and UAV-PPC for individual tree crown (ITC) delineation and semiautomatic classification of 16 major tree species in two subtropical forest fragments. For both goals, different datasets containing hyperspectral visible/near-infrared (VNIR) bands, PPC features, canopy height model (CHM), and other features extracted from hyperspectral or WV- 2 data (e.g., texture, vegetation indices-VIs, and minimum noise fraction- MNF) were tested. To classify the successional forest stages, an objectbased image analysis (OBIA) was conducted using two conventional machine learning classifiers, support vector machine (SVM) and random forest (RF). For tree species classification, two conventional machine learning, SVM and RF, and one deep learning classifier, the convolutional neural network (CNN), were tested in a pixel-based approach. Besides these classifiers, a new SVM approach focused on an imbalanced sample set was also tested, the weighted SVM (wSVM). For ITC delineation, three methods were tested: two using hyperspectral bands, the multiresolution region growing (MRG) and the itcIMG, and the other one using the PPC, named multiclass cut followed by recursive cut (MCRC). The best segmentation result was used in two classification approaches tested using the conventional machine learning methods: OBIA and the majority vote (MV) rule. The results showed that the successional forest stages were successfully classified with accuracies over 80% when the WV-2 data were applied, and over 90% with the UAVhyperspectral data. The best result reached an overall accuracy (OA) of 99.28% using the hyperspectral data associated with the CHM and RF classifier. The CHM and features derived from WV-2 and hyperspectral data increased between 5% and 13% the classification accuracies. Regarding the tree species classification, the CNN outperformed the RF and SVM for both areas, with an OA of 84.4% in Area 1, and 74.95% in Area 2, using only the VNIR bands. This method was 22% to 26% more accurate than the SVM and RF when considering the VNIR dataset. The inclusion of PPC features and the CHM provided a great increase in tree species classification results when machine learning methods were applied (SVM, wSVM and RF), between 13% and 17% depending on the selected classifier and the study area. However, a decrease was observed when these features were included in the CNN classification. The OBIA approach did not increase the OA for the SVM classifier, while a slightly increase was observed for the RF algorithm in comparison with the RF using the pixel-based classification. The MV rule approach, on the other hand, brought a marked increase in accuracy for both study areas (5% for Area 1 and 11% for Area 2). When using PPC features and the CHM, associated with the MV approach, the machine learning classifiers reached accuracies similar to the ones achieved by the CNN (82.52% for Area 1 and 75.45% for Area 2). The wSVM provided a slightly increase in accuracy not only for some lesser represented classes, but also for some major classes in Area 2. None of the three ITC delineation methods reached a suitable result for all reference ITCs. The MRG method tended to oversegment most ITCs, while the itcIMG and MCRC tended to undersegment or missed some suppressed ITCs. With the inclusion of the CHM in the MRG segmentation and merging homogenous segments with the Jeffries Matusita (JM) distance, visually and according to supervised evaluation metrics, a better delineation was reached. The results found in this study are relevant to favor the conservation of the Atlantic Rain Forest, a severely threatened biome, optimizing the mapping and monitoring of its forest remnants, and also to subsidize actions within the scope of the rural environmental register (Cadastro Ambiental Rural- CAR) in Brazil. In addition, the methodology can be used to map specific tree species, such as the endangered ones, in this case Araucaria angustifolia and Cedrela fissilis. RESUMO: O uso de Sensoriamento Remoto para o mapeamento de estádios sucessionais e espécies arbóreas em florestas (sub)tropicais é uma tarefa desafiadora, devido à alta diversidade florística e espectral desses ambientes. Felizmente, nas últimas décadas, a humanidade testemunhou um notável avanço das tecnologias espaciais voltadas ao monitoramento dos recursos florestais, como a disponibilidade de dados com alta resolução espacial e espectral e métodos de classificação sofisticados. Além da aquisição de imagens de alta resolução espacial e espectral, câmeras hiperespectrais a bordo de veículos aéreos não tripulados (VANT) operando em formato de quadro permitem produzir nuvens de pontos hiperespectrais tridimensionais (3D). Este estudo investigou dois grandes tópicos referentes ao mapeamento de estádios sucessionais e de espécies arbóreas em um ambiente de floresta subtropical do sul do Brasil: a) o uso de imagens hiperespectrais adquiridas por VANT e sua nuvem de pontos fotogramétrica (photogrammetric point cloud - PPC) para a classificação de três estádios sucessionais da vegetação, comparando esses dados com classificações usando imagens multiespectrais adquiridas pelo satélite WorldView-2 (WV-2) associados a dados Light Detection and Ranging (LiDAR); e b) o uso de imagens hiperespectrais adquiridas por VANT e informações da PPC para o delineamento de copas de árvore individual (individual tree crown - ITC) e para a classificação semiautomática de 16 espécies arbóreas dominantes em dois fragmentos de floresta subtropical. Para ambos os objetivos, foram testados diferentes conjuntos de dados contendo bandas do espectro visível/infravermelho próximo (visible/near infrared - VNIR), atributos derivados da PPC, modelo de altura de dossel (canopy height model - CHM) e outros atributos extraídos de dados hiperespectrais ou WV- 2 (e.g., textura, índices de vegetação-VIs, e fração de ruído mínima-MNF). Para classificar os estádios sucessionais, foi conduzida uma análise de imagem baseada em objetos (object-based image analysis - OBIA) usando dois classificadores de aprendizado de máquina, máquinas de vetor de suporte (support vector machine - SVM) e floresta aleatória (random forest - RF). Para a classificação de espécies arbóreas, dois algoritmos de aprendizado de máquina convencionais, SVM e RF, e um classificador de aprendizagem profunda, rede neural convolucional (convolutional neural network - CNN), foram testados em uma abordagem baseada em pixels. Além destes, também foi testada uma nova abordagem SVM para lidar com o conjunto de amostras desbalanceadas, o SVM ponderado (weighted SVM - wSVM). Para o delineamento de ITC, três métodos foram testados: dois utilizando bandas hiperespectrais, o algoritmo multirresolução por crescimento de regiões (multiresolution region growing - MRG) e o itcIMG, e o terceiro método utilizando a nuvem de pontos PPC, denominado corte multiclasse seguido de corte recursivo (multiclass cut followed by recursive cut - MCRC). O melhor resultado de segmentação foi usado em duas abordagens de classificação testadas com os métodos convencionais de aprendizado de máquina: OBIA e regra de voto majoritário (majority vote - MV). Os resultados mostraram que a classificação dos estádios sucessionais da vegetação, em geral, foi bem-sucedida, alcançando precisões acima de 80% quando empregados os dados do WV-2, e acima de 90% quando usados os dados hiperespectrais. O melhor resultado alcançou uma precisão global (overall accuracy - OA) de 99,28% usando os dados hiperespectrais associados ao CHM e ao classificador RF. O CHM e os atributos derivados dos dados do WV-2 e hiperespectrais aumentaram entre 5% e 13% a precisão da classificação. Em relação à classificação das espécies arbóreas, a CNN superou os classificadores RF e SVM em ambas as áreas, com uma OA de 84,4% na Área 1 e 74,95% na Área 2, utilizando apenas as bandas espectrais VNIR. Este método foi 22% a 26% mais preciso do que SVM e RF quando considerado apenas o conjunto de dados VNIR. A inclusão de atributos da PPC e do CHM levou a um significativo aumento na precisão da classificação de espécies arbóreas quando métodos de aprendizado de máquina foram aplicados (SVM, wSVM e RF), entre 13% e 17% dependendo do classificador e da área de estudo. No entanto, uma diminuição na OA foi observada quando esses atributos foram incluídos na classificação da CNN. A abordagem OBIA não aumentou a OA para o SVM, enquanto um pequeno aumento foi observado no algoritmo RF em comparação com o RF usando a classificação baseada em pixels. A abordagem MV, por outro lado, trouxe um aumento acentuado na precisão para ambas as áreas de estudo (5% para a Área 1 e 11% para a Área 2). Ao usar atributos derivados da PPC e o CHM, associadas à abordagem MV, os classificadores de aprendizado de máquina alcançaram precisões similares à CNN (82,52% para a Área 1 e 75,45% para a Área 2). O wSVM aumentou a precisão, não apenas de classes com menos amostras, mas também de algumas classes majoritárias na Área 2. Nenhum dos três métodos de delineamento de ITC alcançou um resultado adequado para todas as ITCs de referência. O método MRG tendeu a superssegmentar a maioria das ITCs, enquanto o itcIMG e o MCRC tenderam à sobressegmentação, ou então, não segmentaram algumas ITCs suprimidas sob o dossel. Com a inclusão do CHM na segmentação usando o MRG, e a fusão de segmentos homogêneos usando a distância Jeffries Matusita (JM), tanto visualmente quanto de acordo com métricas de avaliação, conseguiu-se um melhor delineamento das copas das árvores. Os resultados encontrados nesse estudo são relevantes para incentivar a conservação da Mata Atlântica, um bioma severamente ameaçado, otimizando o mapeamento e monitoramento de seus remanescentes florestais, e também para subsidiar ações no âmbito do Cadastro Ambiental Rural (CAR) no Brasil. Além disso, a metodologia pode ser usada para mapear espécies arbóreas específicas, como as ameaçadas de extinção, neste caso, Araucaria angustifolia e Cedrela fissilis.
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
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6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype