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Data e hora local de busca: 16/05/2024 11:43.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3J9QUL8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/04.07.12.46   (acesso restrito)
Última Atualização2015:04.07.12.48.02 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/04.07.12.46.27
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.55.20 (UTC) administrator
DOI10.1186/s13021-015-0013-x
ISSN1750-0680
Chave de CitaçãoLeitoldKelMorCooShi:2015:OpTrRE
TítuloAirborne lidar-based estimates of tropical forest structure in complex terrain: opportunities and trade-offs for REDD+
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1483 KiB
2. Contextualização
Autor1 Leitold, Veronika
2 Keller, Michael
3 Morton, Douglas C.
4 Cook, Bruce D.
5 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3
4
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 NASA
4 NASA
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 veronika.leitold@nasa.gov
2
3
4
5 yosio@ltid.inpe.br
RevistaCarbon Balance and Management
Volume10
Número3
Histórico (UTC)2015-04-07 12:46:27 :: simone -> administrator ::
2018-06-04 02:55:20 :: administrator -> simone :: 2015
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-ChaveTropical montane forest
Airborne lidar
Digital Terrain Model
Elevation accuracy
Data thinning
Canopy height
Biomass estimation
REDD+
ResumoBackground: Carbon stocks and fluxes in tropical forests remain large sources of uncertainty in the global carbon budget. Airborne lidar remote sensing is a powerful tool for estimating aboveground biomass, provided that lidar measurements penetrate dense forest vegetation to generate accurate estimates of surface topography and canopy heights. Tropical forest areas with complex topography present a challenge for lidar remote sensing. Results: We compared digital terrain models (DTM) derived from airborne lidar data from a mountainous region of the Atlantic Forest in Brazil to 35 ground control points measured with survey grade GNSS receivers. The terrain model generated from full-density (~20 returns m−2) data was highly accurate (mean signed error of 0.19 ± 0.97 m), while those derived from reduced-density datasets (8 m−2,4m−2,2m−2 and 1 m−2) were increasingly less accurate. Canopy heights calculated from reduced-density lidar data declined as data density decreased due to the inability to accurately model the terrain surface. For lidar return densities below 4 m−2, the bias in height estimates translated into errors of 80125 Mg ha−1 in predicted aboveground biomass. Conclusions: Given the growing emphasis on the use of airborne lidar for forest management, carbon monitoring, and conservation efforts, the results of this study highlight the importance of careful survey planning and consistent sampling for accurate quantification of aboveground biomass stocks and dynamics. Approaches that rely primarily on canopy height to estimate aboveground biomass are sensitive to DTM errors from variability in lidar sampling density.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Airborne lidar-based estimates...
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agreement.html 07/04/2015 09:46 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoleitold_airborne.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
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.02.10 4
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark month nextedition notes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark 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-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3FU3382
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/03.17.04.12
Última Atualização2014:09.09.14.04.29 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/03.17.04.12.29
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.04.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17378-TDI/2186
Chave de CitaçãoLeitold:2014:AiLiEs
TítuloAirborne LiDAR-based estimates of tropical forest structure and ground topography in a mountainous area of the Brazilian Atlantic Forest
Título AlternativoEstimativas da estrutura da floresta tropical e da topografia do terreno em uma área montanhosa da Mata Atlântica Brasileira utilizando LiDAR aerotransportado
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2014
Data2014-04-16
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas122
Número de Arquivos1
Tamanho11778 KiB
2. Contextualização
AutorLeitold, Veronika
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaShimabukuro, Yosio Edemir (presidente/orientador)
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz
Silva, Thiago Sanna Freire
Keller, Michael Maier
Endereço de e-Mailvleitold@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2014-03-17 04:19:14 :: vleitold@gmail.com -> yolanda ::
2014-05-06 11:58:32 :: yolanda -> vleitold@gmail.com ::
2014-05-16 11:10:20 :: vleitold@gmail.com -> yolanda ::
2014-05-16 14:36:22 :: yolanda -> vleitold@gmail.com ::
2014-05-16 15:03:44 :: vleitold@gmail.com -> yolanda ::
2014-05-16 16:05:57 :: yolanda -> administrator ::
2014-07-08 15:56:47 :: administrator -> yolanda ::
2014-08-14 14:18:10 :: yolanda -> tereza@sid.inpe.br ::
2014-08-14 18:42:44 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2014
2014-08-14 19:00:53 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2014
2014-09-09 14:00:02 :: administrator -> yolanda@sid.inpe.br :: 2014
2014-09-09 14:03:55 :: yolanda@sid.inpe.br -> tereza@sid.inpe.br :: 2014
2014-09-09 14:05:51 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2014
2018-06-04 03:04:04 :: administrator -> :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveAtlantic Forest
airborne LiDAR
digital terrain model
canopy structure
aboveground biomass
Mata Atlântica
LiDAR aerotransportado
modelo digital de terreno
estrutura do dossel
biomassa acima do solo
ResumoQuantificar a biomassa florestal tropical e caracterizar a estrutura da floresta em escalas finas é fundamental para compreender melhor o papel dos ecossistemas tropicais no ciclo global de carbono. O sensoriamento remoto por LiDAR é uma ferramenta poderosa para avaliar a estrutura da vegetação em 3D e estimar a biomassa acima do solo, considerando que as medições do LiDAR penetram na vegetação densa da floresta gerando estimativas precisas da topografia e das alturas das árvores. Florestas tropicais com dossel denso apresentam vários desafios para o sensoriamento remoto por LiDAR, especialmente em áreas de topografia acidentada, onde grande parte das remanescentes da Mata Atlântica se encontra. Dados de LiDAR aerotransportado foram adquiridos sobre o Parque Estadual da Serra do Mar - SP, Brasil, em uma área montanhosa com declives íngremes cobertas por floresta tropical densa. Modelos digitais de terreno derivados do LiDAR foram comparados com 35 pontos de controle medidos com receptores GNSS de alta precisão, pós-processados com correção diferencial. Os dois modelos de terreno obtidos do LiDAR mostraram-se extremamente precisos, com erros médios de 0,19 m ($\pm 0,97$ m) e 0,18 m ($\pm 0,95$ m) em relação aos pontos de controle. Redução aleatória da densidade original de pontos de LiDAR (20 pontos/$m^{2}$) resultou em diminuição da precisão dos modelos de terreno: os erros médios subiram para 0,38 m ($\pm 1,32$ m), 1,12 m ($\pm 2,04$ m), 1,59 m ($\pm 3,13$ m) e 3,21 m ($\pm 3,12$ m) com as densidades de 8, 4, 2 e 1 pontos/$m^{2}$, respectivamente. As diferenças de elevação entre o modelo de terreno e os pontos de controle em áreas submontanas foram consistentemente mais altas do que as diferenças em áreas montanas, possivelmente refletindo a complexidade variável do terreno e os efeitos da altura do vôo. A altura do dosse1 calculada a partir dos dados de LiDAR com densidade reduzida diferiu também significativamente da altura do dossel estimada a partir dos dados com densidade original. A altura média da superfície do dossel diminuiu de 3\%, 8\%, 16\% e 25\% com densidades de 8,4,2 e 1 pontos/$m^{2}$,, respectivamente. A magnitude da mudança na altura do dos sel foi maior nas parcelas submontanas (entre 0,79-6,08 m) do que nas montanas (entre 0,60-4,24 m) dentro de todas as classes de densidade de dados. A baixa variação das elevações do modelo da superfície da vegetação com dados reduzidos indicou que a diminuição da altura do dosse1 foi devido a dificuldade de caracterizar a topografia e não a incapacidade de capturar as alturas máximas das árvores. Métricas de estrutura do dossel e características do terreno derivadas dos dados de LiDAR (densidade original) foram bons preditores de componentes da biomassa acima do solo em parcelas permanentes de 1 hectare dentro da área de estudo. A fração de aberturas no dossel foi fortemente relacionada a perda de biomassa acima do solo ($R^{2}$ = 0,87) e a variação líquida ($R^{2}$ = 0,91), enquanto que a altura média da superfície do dos seI explicou 43\% da variação na biomassa total acima do solo e 68\% da variação na área basal total. A fração de aberturas no dossel e as taxas de mortalidade foram menores em terrenos íngremes do que em encostas suaves, sugerindo que encostas mais íngremes podem proporcionar condições mais favoráveis (de nutrientes, de água e disponibilidade de luz) para o crescimento das árvores e acúmulo de biomassa. Dada a crescente ênfase sobre o uso de LiDAR aerotransportado para manejo florestal e esforços de conservação (REDD+), os resultados deste estudo destacam a importância do planejamento cuidadoso de levantamentos futuros com amostragem consistente para a quantificação precisa dos estoques e dinâmica da biomassa acima do solo. Em terreno montanhoso coberto com densa vegetacão tropical, como a Mata Atlântica da Serra do Mar, dados de LiDAR de baixa densidade vão subestimar a biomassa e podem não caracterizar verdadeiramente a heterogeneidade espacial da estrutura da floresta. ABSTRACT: Quantification of tropical forest biomass and characterization of forest structure at fine scales is critical for a better understanding of the role of tropical ecosystems in the global carbon cycle. LiDAR remote sensing is a powerful tool for assessing 3D vegetation structure and estimating aboveground forest biomass, provided that LiDAR measurements penetrate dense forest vegetation to generate accurate estimates of surface topography and canopy heights. Dense tropical forest canopies present various challenges for LiDAR remo te sensing, especially in areas of steep topography where much of the remaining Atlantic Forest is concentrated. Airbome LiDAR data were acquired from a commercial provider for a region of the Serra do Mar State Park in the state of São Paulo, Brazil, a mountainous area with steep slopes covered by mature tropical dense forest. Digital terrain models (DTMs) derived from all LiDAR data were compared to 35 ground control points measured with survey grade GNSS receivers, post-processed with differential correction. The two LiDAR-based terrain mo dels were extremely accurate, with mean signed errors of 0.19 m ($\pm 0.97$ m) and 0.18 m ($\pm$ 0.95 m) compared to ground points. Random thinning of the original LiDAR point density (20 points/$m^{2}$) decreased the accuracy of the terrain mode1s, with signed errors rising to 0.38 m ($\pm$ 1.32 m), 1.12 m ($\pm$ 2.04 m), 1.59 m ($\pm$ 3.13 m) and 3.21 m ($\pm$ 3.12 m) as point density was reduced to 8, 4, 2 and 1 points/m-, respective1y. Offsets between LiDAR DTMs and ground data in submontane areas were consistently higher than those in montane areas, possibly reflecting the varying complexity of the terrain and the effects of variable ranging distance. Canopy heights ca1culated from the thinned LiDAR data also differed significantly from canopy heights estimated with the full LiDAR density. Mean canopy surface height decreased by 3\%, 8\%, 16\% and 25\% as retum density was reduced to 8, 4, 2 and 1 points/m-, respectively. The magnitude of change in canopy height was greater in submontane plots (range of 0.79-6.08 m) than in montane plots (range of 0.60-4.24 m) within all data density classes. Low variation in vegetation surface model elevations with reduced data density indicated that the decrease in canopy heights was due to the difficulty to characterize topography precisely and not the inability to capture the top heights of trees. Metrics of canopy structure and terrain characteristics derived from the full-density LiDAR data were significantly related to aboveground biomass components in 1-ha permanent plots at the study site. Canopy gap fraction showed close correspondence with aboveground biomass loss ($R^{2}$ = 0.87) and net change ($R^{2}$ = 0.91), while mean canopy surface height explained 43\% of the variation in total aboveground biomass and 68\% of the variation in total basal area. Both canopy gap fraction and rates of mortality were lower on steep terrain than on gentler slopes, suggesting that steeper slopes might provi de more favorable conditions (nutrient, water and light availability) for tree growth and biomass accumulation than flat terrain. Given the growing emphasis on the use of airbome LiDAR for forest management and conservation efforts (REDD+), the results of this study highlight the importance of careful survey planning and consistent sampling frames for accurate quantification of aboveground biomass stocks and dynamics. In mountainous terrain under closed-canopy tropical forest, such as the Atlantic Forest of the Serra do Mar, low-density LiDAR coverage will underestimate biomass and might not characterize truthfully the spatial heterogeneity of forest structure.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Airborne LiDAR-based estimates...
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Conteúdo da Pasta source
originais/@4primeirasPaginas.pdf 14/08/2014 10:00 148.8 KiB 
originais/Avaliação Final pagina 2 - Veronika Leitold.pdf 29/05/2014 09:33 165.7 KiB 
originais/VLeitold_Dissertacao_FINAL.pdf 14/07/2014 16:19 11.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 14/08/2014 10:26 604.5 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP5W34M/3FU3382
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP5W34M/3FU3382
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
tereza@sid.inpe.br
vleitold@gmail.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
tereza@sid.inpe.br
vleitold@gmail.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4878GS5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/12.13.18.23
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/12.13.18.23.26
Última Atualização dos Metadados2023:07.08.07.14.43 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCsillikKLBBCCDFGJOVV:2022:AmFoSt
TítuloAmazon forest structural diversity estimated using field inventory plots, airborne lidar and GEDI spaceborne lidar
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor 1 Csillik, Ovidiu
 2 Keller, Michael
 3 Longo, Marcos
 4 Bonal, Damien
 5 Burban, Benoit
 6 Chave, Jérome
 7 Coomes, David A.
 8 Derroire, Geraldine
 9 Feldpausch, Ted
10 Görgens, Eric Bastos
11 Jackson, Tobias
12 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
13 Valdivia, María Isabel Vilalba
14 Vincente, Grégoire
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12 DIPE3-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Jet Propulsion Laboratory
 2 NASA Jet Propulsion Laboratory
 3 Lawrence Berkeley National Laboratory
 4 Université de Lorraine
 5 INRAE
 6 CNRS
 7 University of Cambridge
 8 CIRAD
 9 University of Exeter
10 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
11 University of Cambridge
12 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
13 Jardín Botánico de Missouri
14 University of Montpellier
Endereço de e-Mail do Autor 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12 jean.ometto@inpe.br
Nome do EventoAGU Fall Meeting
Localização do EventoChicago, IL
Data12-16 Dec. 2022
Editora (Publisher)AGU
Histórico (UTC)2022-12-13 18:23:26 :: simone -> administrator ::
2023-07-08 07:14:43 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoTropical forests store more than half of terrestrial aboveground biomass and are key to understanding the global carbon cycle. Knowing the structure of a forest today is critical to predicting its future structure and productivity. Unfortunately, field inventories of tropical forests are sparse and vast areas have no representative inventory information. Reliance on sparse field measurements can lead to large uncertainties when extrapolating to vast regions such as the Amazon forest. The advent of airborne and spaceborne lidar expands the coverage from local to regional and continental measurements of forest structural properties. We produced Amazon-wide estimates of forest structure (aboveground biomass, basal area, leaf area index, and stem number density) by integrating information from forest inventory plots, airborne lidar and GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) spaceborne lidar using a two-step approach. The first step relates forest properties from about one thousand forest inventory plots and relative heights from simulated GEDI metrics based on airborne lidar overlapping the plots. We compared several regression models and machine learning approaches, with best results obtained by Ordinary Least Squares and Random Forests that reached R2 values from 0.69 for stem density (relative RMSE 22%) to 0.79 for basal area (20%), 0.80 for aboveground biomass (24%) and 0.83 for leaf area index (19%). Second, we used 11,280 contemporary co-located GEDI-simulated shots from airborne lidar with spaceborne GEDI shots to build linear models between their corresponding relative heights. Ultimately, we combined the two models to upscale the measurements from field inventory to GEDI data over the Amazon, consisting of more than 250 million quality-filtered shots acquired over 2.5 years. We analyzed environmental and climatic factors that influence regional and local variations in forest structure. Preliminary results indicate that the dry season length was a strong predictor of major gradients of stem number density across the Amazon basin. These results fill a gap where systematic forest inventories are lacking and can be used to study a wide range of ecosystem processes and model predictions of forest carbon budget dynamics.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > Amazon forest structural...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 13/12/2022 15:23 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46L2FGP
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile 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-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/443H4TB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.25.19.27   (acesso restrito)
Última Atualização2021:01.25.19.27.27 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.25.19.27.27
Última Atualização dos Metadados2022:04.04.04.50.19 (UTC) administrator
DOI10.1038/s41598-020-80809-w
ISSN2045-2322
Chave de CitaçãoSilvaWGSPGPOA:2021:LaVaDy
TítuloLarge-scale variations in the dynamics of Amazon forest canopy gaps from airborne lidar data and opportunities for tree mortality estimates
Ano2021
MêsDec.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4952 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Ricardo Dal'Agnol da
2 Wagner, Fabien Hubert
3 Galvão, Lênio Soares
4 Streher, Annia Susin
5 Phillips, Oliver L.
6 Gloor, Emanuel
7 Pugh, Thomas A. M.
8 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
9 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHLF
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
5
6
7
8 DIPE3-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
9 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 University of Leeds
6 University of Leeds
7 University of Birmingham
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ricds@hotmail.com
2 fabien.wagner@inpe.br
3 lenio.galvao@inpe.br
4
5
6
7
8 jean.ometto@inpe.br
9 luiz.aragao@inpe.br
RevistaScientific Reports
Volume11
Número1
Páginase1388
Nota SecundáriaB2_BIODIVERSIDADE B3_ODONTOLOGIA B3_LETRAS_/_LINGUÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III C_BIOTECNOLOGIA C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2021-01-25 19:28:59 :: simone -> administrator :: 2021
2021-06-22 19:11:12 :: administrator -> simone :: 2021
2021-06-22 20:23:18 :: simone -> administrator :: 2021
2021-07-02 02:27:08 :: administrator -> simone :: 2021
2021-12-16 19:18:20 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-04 04:50:19 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoWe report large-scale estimates of Amazonian gap dynamics using a novel approach with large datasets of airborne light detection and ranging (lidar), including five multi-temporal and 610 single-date lidar datasets. Specifically, we (1) compared the fixed height and relative height methods for gap delineation and established a relationship between static and dynamic gaps (newly created gaps); (2) explored potential environmental/climate drivers explaining gap occurrence using generalized linear models; and (3) cross-related our findings to mortality estimates from 181 field plots. Our findings suggest that static gaps are significantly correlated to dynamic gaps and can inform about structural changes in the forest canopy. Moreover, the relative height outperformed the fixed height method for gap delineation. Well-defined and consistent spatial patterns of dynamic gaps were found over the Amazon, while also revealing the dynamics of areas never sampled in the field. The predominant pattern indicates 2035% higher gap dynamics at the west and southeast than at the central-east and north. These estimates were notably consistent with field mortality patterns, but they showed 60% lower magnitude likely due to the predominant detection of the broken/uprooted mode of death. While topographic predictors did not explain gap occurrence, the water deficit, soil fertility, forest flooding and degradation were key drivers of gap variability at the regional scale. These findings highlight the importance of lidar in providing opportunities for large-scale gap dynamics and tree mortality monitoring over the Amazon.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvodalagnol_large.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/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2FGP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.47 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.28 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy 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)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3MTNFA2
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2016/12.05.21.45
Última Atualização2016:12.13.14.40.56 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2016/12.05.21.45.29
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.29 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs8100839
ISSN2072-4292
Rótulolattes: 1913003589198061 3 SatoGSKA-BA:2016:PoChFo
Chave de CitaçãoSatoGSKASBA:2016:PoChFo
TítuloPost-fire changes in forest biomass retrieved by airborne LiDAR in Amazonia
Ano2016
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho9180 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sato, Luciane Yumie
2 Gomes, Vitor Conrado Faria
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
4 Keller, Michael
5 Arai, Egídio
6 Santos, Maiza Nara dos
7 Brown, Irving Foster
8 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
4
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
6
7
8 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 International Institute of Tropical Forestry
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
7 Universidade Federal do Acre (UFAC)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 luciane.sato@inpe.br
2 vitor@ieav.cta.br
3 yosio.shimabukuro@inpe.br
4 mkeller.co2@gmail.com
5 egidio.arai@inpe.br
6
7 fbrown@uol.com.br
8 laragao@dsr.inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume8
Número10
Páginas839
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2016-12-05 21:45:29 :: lattes -> administrator ::
2016-12-06 17:48:31 :: administrator -> lattes :: 2016
2016-12-13 14:40:56 :: lattes -> administrator :: 2016
2016-12-17 08:18:27 :: administrator -> lattes :: 2016
2016-12-22 16:32:38 :: lattes -> administrator :: 2016
2018-06-04 23:26:29 :: administrator -> simone :: 2016
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-Chavelight detection and ranging
Amazon
aboveground biomass
tropical forest
fire
LiDAR
degradation
ResumoFire is one of the main factors directly impacting Amazonian forest biomass and dynamics. Because of Amazonias large geographical extent, remote sensing techniques are required for comprehensively assessing forest fire impacts at the landscape level. In this context, Light Detection and Ranging (LiDAR) stands out as a technology capable of retrieving direct measurements of vegetation vertical arrangement, which can be directly associated with aboveground biomass. This work aims, for the first time, to quantify post-fire changes in forest canopy height and biomass using airborne LiDAR in western Amazonia. For this, the present study evaluated four areas located in the state of Acre, called Rio Branco, Humaitá, Bonal and Talismã. Rio Branco and Humaitá burned in 2005 and Bonal and Talismã burned in 2010. In these areas, we inventoried a total of 25 plots (0.25 ha each) in 2014. Humaitá and Talismã are located in an open forest with bamboo and Bonal and Rio Branco are located in a dense forest. Our results showed that even ten years after the fire event, there was no complete recovery of the height and biomass of the burned areas (p < 0.05). The percentage difference in height between control and burned sites was 2.23% for Rio Branco, 9.26% for Humaitá, 10.03% for Talismã and 20.25% for Bonal. All burned sites had significantly lower biomass values than control sites. In Rio Branco (ten years after fire), Humaitá (nine years after fire), Bonal (four years after fire) and Talismã (five years after fire) biomass was 6.71%, 13.66%, 17.89% and 22.69% lower than control sites, respectively. The total amount of biomass lost for the studied sites was 16,706.3 Mg, with an average loss of 4176.6 Mg for sites burned in 2005 and 2890 Mg for sites burned in 2010, with an average loss of 3615 Mg. Fire impact associated with tree mortality was clearly detected using LiDAR data up to ten years after the fire event. This study indicates that fire disturbance in the Amazon region can cause persistent above-ground biomass loss and subsequent reduction of forest carbon stocks. Continuous monitoring of burned forests is required for depicting the long-term recovery trajectory of fire-affected Amazonian forests.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3MTNFA2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3MTNFA2
Idiomaen
Arquivo Alvosato_post.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; 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 format isbn lineage mark month 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 Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/48743SE
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.53   (acesso restrito)
Última Atualização2022:12.13.23.09.40 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.53.11
Última Atualização dos Metadados2023:07.08.07.14.39 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.srs.2022.100067
ISSN2666-0172
Rótulolattes: 1325667605623244 5 UrbazaevHHSOTDHUAS:2022:AsTeEl
Chave de CitaçãoUrbazaevHHSOTDHUAS:2022:AsTeEl
TítuloAssessment of terrain elevation estimates from ICESat-2 and GEDI spaceborne LiDAR missions across different land cover and forest types
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho15285 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Urbazaev, Mikhail
 2 Hess, Laura L.
 3 Hancock, Steven
 4 Sato, Luciane Yumie
 5 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
 6 Thiel, Christian
 7 Dubois, Clémence
 8 Heckel, Kai
 9 Urban, Marcel
10 Adam, Markus
11 Schmullius, Christiane
Grupo 1
 2
 3
 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 5 DIPE3-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Friedrich Schiller University Jena
 2 University of California
 3 University of Edinburgh
 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 German Aerospace Center (DLR)
 7 Friedrich Schiller University Jena
 8 Friedrich Schiller University Jena
 9 Friedrich Schiller University Jena
10 Friedrich Schiller University Jena
11 Friedrich Schiller University Jena
Endereço de e-Mail do Autor 1
 2
 3
 4 luciane.sato@inpe.br
 5 jean.ometto@inpe.br
RevistaScience of Remote Sensing
Volume6
Páginas100067
Histórico (UTC)2022-12-13 23:09:41 :: lattes -> administrator :: 2022
2023-07-08 07:14:39 :: 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-Chaveterrain elevation
accuracy assessment
GEDI
ICESat-2
ResumoAccurate measurements of terrain elevation are crucial for many ecological applications. In this study, we sought to assess new global three-dimensional Earth observation data acquired by the spaceborne Light Detection and Ranging (LiDAR) missions Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) and Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI). For this, we examined the ATLAS/ICESat-2 L3A Land and Vegetation Height, version 5 (20 × 14 m and 100 × 14 m segments) and the GEDI Level 2A Footprint Elevation and Height Metrics, version 2 (25 m circle). We conducted our analysis across four land cover classes (bare soil, herbaceous, forest, savanna), and six forest types (temperate broad-leaved, temperate needle-leaved, temperate mixed, tropical upland, tropical floodplain, and tropical secondary forest). For assessment of terrain elevation estimates from spaceborne LiDAR data we used high resolution airborne data. Our results indicate that both LiDAR missions provide accurate terrain elevation estimates across different land cover classes and forest types with mean error less than 1 m, except in tropical forests. However, using a GEDI algorithm with a lower signal end threshold (e.g., algorithm 5) can improve the accuracy of terrain elevation estimates for tropical upland forests. Specific environmental parameters (terrain slope, canopy height and canopy cover) and sensor parameters (GEDI degrade flags, terrain estimation algorithm; ICESat-2 number of terrain photons, terrain uncertainty) can be applied to improve the accuracy of ICESat-2 and GEDI-based terrain estimates. Although the goodness-of-fit statistics from the two spaceborne LiDARs are not directly comparable since they possess different footprint sizes (100 × 14 m segment or 20 × 14 m segment vs. 25 m circle), we observed similar trends on the impact of terrain slope, canopy cover and canopy height for both sensors. Terrain slope strongly impacts the accuracy of both ICESat-2 and GEDI terrain elevation estimates for both forested and non-forested areas. In the case of GEDI the impact of slope is, however, partly caused by horizontal geolocation error. Moreover, dense canopies (i.e., canopy cover higher than 90%) affect the accuracy of spaceborne LiDAR terrain estimates, while canopy height does not, when considering samples over flat terrains. Our analysis of the accuracy and precision of current versions of spaceborne LiDAR products for different vegetation types and environmental conditions provides insights on parameter selection and estimated uncertainty to inform users of these key global datasets.
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > CGCT > Assessment of terrain...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo1-s2.0-S2666017222000293-main.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2FGP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.47 1
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark 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)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSM2DM
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.40.13
Última Atualização2017:10.27.13.40.13 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.40.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.08.08 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59292
Chave de CitaçãoRappaportMort:2017:CoAiLi
TítuloCombining airborne lidar and acoustic remote sensing to characterize the impacts of Amazon forest degradation
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho342 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rappaport, Danielle I
2 Morton, Douglas Christopher
Endereço de e-Mail do Autor1 drappap@umd.edu
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas4040-4047
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 13:40:14 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:08:08 :: administrator -> banon :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoFrontier forests in the Brazilian Amazon have been heavily altered by nearly a half-century of deforestation for agriculture and degradation from fire and logging. The long-term effects of forest degradation on habitat structure and habitat use remain poorly understood, largely due to the limitations of traditional field methods for characterizing heterogeneity at relevant spatial and temporal scales. This work demonstrates the opportunity to assess degradation impacts on ecosystem structure and biodiversity at landscape scales (200 km2) by combining airborne lidar and acoustic remote sensing across two municipalities in Mato Grosso, Feliz Natal and Nova Ubiratã. Among degradation classes, our results indicate that repeated fire events have the most destructive legacy for both habitat structure and habitat use. Lidar analyses reveal that repeated fire events can result in a total loss of original canopy trees. Similarly, our acoustic analyses suggest that repeated fires may fundamentally transform animal community composition. The combination of remote sensing approaches bridges the scale gap between ground-based and satellite observations to support a regional-scale investigation into the complex consequences of Amazon forest degradation.
ÁreaSRE
TipoDegradação de florestas
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Combining airborne lidar...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Combining airborne lidar...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Combining airborne lidar...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSM2DM
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSM2DM
Idiomaen
Arquivo Alvo59292.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 4
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid 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 Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/4878H3H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/12.13.18.25
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/12.13.18.25.39
Última Atualização dos Metadados2023:07.08.07.14.43 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoKellerCFPLDSO:2022:FoDeRa
TítuloForest degradation rates and carbon changes in the Brazilian Arc of Deforestation using repeated airborne lidar
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Keller, Michael Maier
2 Csillik, Ovidiu
3 Ferraz, Antonio
4 Pinagé, Ekena Rangel
5 Longo, Marcos
6 Duffy, Paul
7 Saatchi, Sassan S.
8 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
Grupo1
2
3
4
5
6
7
8 DIPE3-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 US Forest Service San Juan
2 NASA Jet Propulsion Laboratory
3 NASA Jet Propulsion Laboratory
4 Oregon State University
5 Lawrence Berkeley National Laboratory
6 Neptune and Company
7 JPL
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5
6
7
8 jean.ometto@inpe.br
Nome do EventoAGU Fall Meeting
Localização do EventoChicago, IL
Data12-16 Dec. 2022
Editora (Publisher)AGU
Histórico (UTC)2022-12-13 18:25:39 :: simone -> administrator ::
2023-07-08 07:14:43 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoThe Brazilian Amazon is a hotspot of deforestation and forest degradation caused by logging, fire, and deforestation-associated fragmentation and edge effects. While the extent of deforestation and associated carbon losses are relatively well known, the quantification of the carbon losses caused by degradation and the carbon gained by recovery of degraded forest ranges widely. We present a detailed analysis of forest changes and associated carbon gains and losses by using repeated randomized airborne lidar surveys for 2016 and 2017 over 102 different transects covering more than 50,000 ha throughout the Brazilian Arc of Deforestation . We directly measured changes in canopy height and used previously calibrated allometric equations to estimate aboveground carbon changes. After gridding the surveyed area to 50 m x 50 m, we found that 21.6% of the area analyzed suffered losses in canopy height that exceeded 0.5 m, while only 16.3% of the area had canopy height recovery higher than 0.5 m. This translates to an annual carbon loss of 102.8 GgC, while carbon gained through forest regrowth was 33.4 GgC. Canopy height losses that exceeded 5 m accounted for 6.1% of the loss area identified but were responsible for 28.3% of the total aboveground carbon loss. When separated according to legally protected status, carbon changes on loss areas averaged -7.1 ± 7.6 (standard deviation) MgC/ha-y inside indigenous territories, -9.8 ± 13.0 MgC/ha-y within conservation units and -10.1 ± 12.1 MgC/ha-y outside the two protected categories. Carbon changes in gain areas averaged 4.0 ± 1.8 MgC/ha-y with no discernible differences among the three categories. To attribute carbon losses to different degradation drivers, we trained a machine learning model based on lidar point cloud metrics and visual interpretation of high resolution satellite imagery to differentiate between multiple types of deforestation and forest degradation (e.g. logging, fire). Extrapolating the results to the extent of the Arc of Deforestation represented by our randomized airborne campaigns, we find that forest degradation would account for a substantial portion of Brazilian carbon emissions were it considered in national budgets. Our study presents one of the first large-scale quantifications of carbon losses due to forest degradation from logging and fire.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > Forest degradation rates...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 13/12/2022 15:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46L2FGP
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label language lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/44HCAKE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/04.20.19.59
Última Atualização2021:04.20.19.59.05 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/04.20.19.59.05
Última Atualização dos Metadados2022:04.04.04.50.33 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.5194/egusphere-egu21-11046
Chave de CitaçãoSilvaWGSPGOA:2021:NeInLa
TítuloMind the gap: New insights on large-scale forest dynamics over Amazonian forests from airborne lidar and canopy gap data
Ano2021
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho278 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Ricardo Dal'Agnol da
2 Wagner, Fabien Hubert
3 Galvão, Lênio Soares
4 Streher, Annia Susin
5 Phillips, Oliver L.
6 Gloor, Emanuel
7 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
8 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHLF
ORCID1 0000-0002-7151-8697
2 0000-0003-3614-8544
Grupo1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5
6
7 DIPE3-COGPI-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 University of Leeds
6 University of Leeds
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ricds@hotmail.com
2 fabien.wagner@inpe.br
3 lenio.galvao@hotmail.com
4
5
6
7 jean.ometto@inpe.br
8 luiz.aragao@inpe.br
Nome do EventoEGU General Assembly
Localização do EventoOnline
Data19-30 apr.
Editora (Publisher)EGU
Histórico (UTC)2021-04-20 19:59:05 :: simone -> administrator ::
2021-07-02 02:27:15 :: administrator -> simone :: 2021
2021-12-16 19:17:43 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-04 04:50:33 :: administrator -> simone :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoTree mortality has been pointed out as a key factor to quantify global forests carbon stocks and turnover. While there have been recent developments on observational studies aiming at detection and attribution of tree mortality using remote sensing data in temperate forests, the spatial and temporal distribution of tropical forests mortality is still poorly understood. Tropical forests pose a challenge for mortality detection due to its rich diversity of plant species and heterogeneous canopy structure, which also leads to the occurrence of very frequent and localized mortality events rather than widespread mortality as seen in some temperate forests. Here, we report on recent developments on estimates of spatialized forest dynamics over tropical forests leveraging large datasets of airborne lidar and a newly established link between canopy gaps and canopy mortality. Using multi-temporal lidar datasets collected at five Brazilian Amazon forests with varied forest structure, we linked static gaps, i.e. holes in the forest observed at one date, to dynamic gaps, i.e. gaps that opened from one date to another. Using 610 flight lines of airborne lidar data covering an area >2,300 km² across the Brazilian Amazon, we mapped the static gaps and used them to analyze potential natural and human-induced drivers using generalized linear models. Finally, we produced estimates of annual dynamic gap rates (% yr-1) for the whole Amazon using the combination of the environmental-climate model and the static-dynamic gaps relationship. Our findings show well-defined spatial patterns of dynamic gaps over the Amazon, with 20-35% faster dynamics in the west and southeast than in the central-east and north. Higher gap fractions were more often found at southern and eastern Brazilian Amazon, bordering the deforestation arch, i.e. regions with increased human influence. Dynamic gaps showed a significant relationship with field mortality rates (R² = 0.40), but with 60% lower magnitude. In fact, what we have detected is very likely mortality with the predominant emphasis of lidar on detecting uprooted and broken mode of death. The analysis also provided new insights on the dynamics of remote areas where we have never visited before. New challenges include testing the gap-method over other sites with multi-temporal data, developing methods to detect standing dead trees, and mapping other drivers such as liana-infested forests. Merging improved regional quantification of dynamic gap estimates with vegetation modelling offers potential to explore how forest dynamics is influencing carbon stocks and turnover, and how they may evolve in the future.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mind the gap:...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mind the gap:...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/44HCAKE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/44HCAKE
Idiomaen
Arquivo AlvoEGU21-11046-print.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2FGP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.47 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.28 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate 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 Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34P/4ADCA38
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.18.16.13
Última Atualização2023:12.18.16.13.42 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.18.16.13.43
Última Atualização dos Metadados2024:01.15.20.39.08 (UTC) administrator
ISSN2179-4847
Chave de CitaçãoBragaArAnDuCaDa:2023:StCaJa
TítuloQuantifying selective logging intensity through airborne LiDAR data in an Amazon rainforest: study case at Jamari National Forest
FormatoOn-line.
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos2
Tamanho7845 KiB
2. Contextualização
Autor1 Braga, Daniel
2 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
3 Anderson, Liana O.
4 Dutra, Débora J.
5 Cabral, Beatriz Figueiredo
6 Dalagnol, Ricardo
Grupo1
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
4 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
5 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
6 University of California
Endereço de e-Mail do Autor1 danielalvezbraga@gmail.com
2 luiz.aragao@inpe.br
3 liana.anderson@gmail.com
4 ddutra.ambiental@gmail.com
5 beatriz.figueiredocabal@gmail.com
6 ricds@hotmail.com
EditorVinhas, Lubia (INPE)
Feitosa, Flavia F. (UFABC)
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Geoinformática, 24 (GEOINFO)
Localização do EventoOn-line
Data04 a 06 dez. 2023
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioFull paper
Histórico (UTC)2023-12-18 16:15:00 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-15 20:39:08 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoAirborne LiDAR data represents one of the most accurate ways to estimate forest strucutre and carbon nowadays. This study aimed to estimate the intensity of selective logging activities in terms of density and volume of logged trees based on airborne LiDAR data in comparison to ground measurements on a forest concession area in the Brazilian Amazon, the Jamari National Forest. The results show a significant relationship between logging intensity and LiDAR intensity. This constituted an important step towards monitoring selective logging in the Amazon and areas under forest concession.
ÁreaSRE
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Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > GEOINFO > XXIV GEOINFO > Quantifying selective logging...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > XXIV GEOINFO > Quantifying selective logging...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/4ADCA38
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/4ADCA38
Idiomaen
Arquivo AlvoBraga_Quantifying.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/banon-pc2@80/2006/07.04.20.21
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPDW34P/4ADE2M8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.19.01.40 5
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition holdercode isbn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
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