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9 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 17:33.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3S5GRPS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/10.30.16.25
Última Atualização2018:10.30.16.25.21 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/10.30.16.25.21
Última Atualização dos Metadados2019:01.14.17.06.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoAssisOSGSPCO:2018:CoGaQu
TítuloControle e garantia de qualidade de dados LiDAR para estimativa de biomassa florestal
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho335 KiB
2. Contextualização
Autor1 Assis, Mauro Lúcio Rodrigues de
2 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
3 Santos, Rafael Duarte Coelho dos
4 Görgens, Eric
5 Sato, Luciane Yumie
6 Pereira, Francisa Rocha de Souza
7 Cantinho, Roberta Zecchini
8 Oliveira, Pedro Valle de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N
Grupo1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
4
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 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 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD)
8 South Dakota State University
Endereço de e-Mail do Autor1 assismauro@hotmail.com
2 jean.ometto@inpe.br
3 rafael.santos@inpe.br
4 e.gorgens@gmail.com
5 luciane.sato@inpe.br
6 franrspereira@gmail.com
7 rzcantinho@gmail.com
8 pedrovco@gmail.com
Nome do EventoSimpósio de Geotecnologias no Pantanal, 7 (GeoPantanal)
Localização do EventoJardim, MS
Data20-24 out.
Páginas656-664
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2018-10-30 16:25:21 :: simone -> administrator ::
2019-01-14 17:06:38 :: administrator -> simone :: 2018
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-ChaveLiDAR
validação
controle de qualidade
biomassa florestal
Amazônia
ALS
ResumoEstimar a biomassa florestal de um bioma é importante para vários propósitos, como calcular o balanço de carbono, que é uma demanda aos países participantes do Programa das Nações Unidas Sobre a Redução do Desmatamento e Degradação Florestal em Países em Desenvolvimento (UN-REDD). Uma forma de se estimar biomassa de florestas é usar dados produzidos a partir da tecnologia LiDAR aerotransportado (ALS), usando-se para isso modelos matemáticos que correlacionam métricas calculadas a partir das nuvens de pontos LiDAR coletadas com a biomassa existente. Para maximizar o retorno no uso dessa técnica, é necessário que os dados LiDAR coletados apresentem características de qualidade de maneira a que imperfeições nos dados coletados inerentes ao próprio processo de coleta destes não impactem a qualidade das estimativas obtidas. Esse trabalho propõe: a) um conjunto de parâmetros a serem especificados quando da contratação de voos LiDAR para uso em estimativas de biomassa florestal b) um protocolo de validação dos dados recebidos a fim de confrontá-los com os parâmetros de voo e encontrar outras imperfeições significativas. Este protocolo é apresentado através de um conjunto de programas de computador disponível em <https://github.com/ebaccst/pyLiDARForest>.
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Controle e garantia...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Controle e garantia...
Arranjo 3urlib.net > COCST > Controle e garantia...
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agreement.html 30/10/2018 13:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3S5GRPS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3S5GRPS
Idiomapt
Arquivo Alvoassis_controle.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.58.32 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 1
dpi.inpe.br/banon/2004/02.16.09.30.00 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup 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 Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34M/46TCKSL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16b/2022/05.19.13.42
Última Atualização2022:05.19.13.42.51 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16b/2022/05.19.13.42.51
Última Atualização dos Metadados2022:05.31.05.39.02 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00094-2
Chave de CitaçãoAssisOmSaGöPeCaOl:2018:CoGaQu
TítuloControle e Garantia de Qualidade de Dados LiDAR para Estimativa de Biomassa Florestal
FormatoInternet
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho335 KiB
2. Contextualização
Autor1 Assis, Mauro Lúcio Rodrigues de
2 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
3 Santos, Rafael Duarte Coelho dos
4 Görgens, Eric
5 Pereira, Francisca Rocha de Souza
6 Cantinho, Roberta Zecchini
7 Oliveira, Pedro Valle de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4N
Grupo1
2 CST-CST-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
4
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 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC)
7 South Dakota State University
Endereço de e-Mail do Autor1 assismauro64@gmail.com
2 jean.ometto@inpe.br
3 rafael.santos@inpe.br
4 e.gorgens@gmail.com
5 franrspereira@ gmail.com
6 rzcantinho@gmail.com
7 pedrovco@gmail.com
EditorSilva, João dos Santos Vila da
Namikawa, Laércio Massaru
Nome do EventoSimpósio de Geotecnologias no Pantanal 7, (GEOPANTANAL)
Localização do EventoJardim
Data20-24 out. 2018
Editora (Publisher)Embrapa Informática Agropecuária, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraCampinas, São José dos Campos.
Páginas656-664
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2022-05-19 13:44:46 :: simone -> administrator :: 2018
2022-05-22 18:12:32 :: administrator -> simone :: 2018
2022-05-25 16:03:04 :: simone -> administrator :: 2018
2022-05-31 05:39:02 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveLiDAR
validação
controle de qualidade
biomassa florestal
Amazônia
ALS
LiDAR
quality assurance and control
forest biomass
Amazon
ALS
ResumoEstimar a biomassa florestal de um bioma é importante para vários propósitos, como calcular o balanço de carbono, que é uma demanda aos países participantes do Programa das Nações Unidas Sobre a Redução do Desmatamento e Degradação Florestal em Países em Desenvolvimento (UN-REDD). Uma forma de se estimar biomassa de florestas é usar dados produzidos a partir da tecnologia LiDAR aerotransportado (ALS), usando-se para isso modelos matemáticos que correlacionam métricas calculadas a partir das nuvens de pontos LiDAR coletadas com a biomassa existente. Para maximizar o retorno no uso dessa técnica, é necessário que os dados LiDAR coletados apresentem características de qualidade de maneira a que imperfeições nos dados coletados inerentes ao próprio processo de coleta destes não impactem a qualidade das estimativas obtidas. Esse trabalho propõe: a) um conjunto de parâmetros a serem especificados quando da contratação de voos LiDAR para uso em estimativas de biomassa florestal b) um protocolo de validação dos dados recebidos a fim de confrontá-los com os parâmetros de voo e encontrar outras imperfeições significativas. Este protocolo é apresentado através de um conjunto de programas de computador disponível em <https://github.com/ebaccst/pyLiDARForest>. ABSTRACT: Estimating the biomass of a forestry biome is important for a number of purposes, such as calculating the carbon balance demanded by countries participating in the United Nations Program on Reducing Deforestation and Forest Degradation in Developing Countries (UN-REDD). One of the forms used to estimate forest biomass is to use the data produced from the airborne LiDAR (ALS) technology, using mathematical models that correlate metrics calculated from the collected point clouds with the existing biomass. To maximize the return on the use of this technique, it is necessary that the collected LiDAR data present quality characteristics so that imperfections in the collected data inherent in the data collection process itself do not impact the quality of the estimates obtained. This work proposes: a) a set of parameters to be specified when contracting LiDAR flights for use in biomass estimations b) a validation protocol of the received data not only by comparing them with the flight parameters but also by helping to find other imperfections. This protocol is presented through a set of computer programs available at <https://github.com/ebaccst/pyLiDARForest>.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Controle e Garantia...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Controle e Garantia...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > Controle e Garantia...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGPDW34M/46TCKSL
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGPDW34M/46TCKSL
Idiomapt
Arquivo Alvop96.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.08.10.39
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/03.06.05.18 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.58.32 1
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3REBD95
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.10.17.20
Última Atualização2018:10.09.13.53.13 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.10.17.20.38
Última Atualização dos Metadados2020:12.07.21.11.59 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18091-TDI/2797
Chave de CitaçãoSantos:2018:EsBiFl
TítuloEstimativa de biomassa florestal no estado do Mato Grosso a partir de dados do Lidar e Landsat
Título AlternativoForest biomass estimative in Mato Grosso state from Lidar and Landsat data
CursoSER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2018
Data2018-07-25
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas115
Número de Arquivos1
Tamanho3610 KiB
2. Contextualização
AutorSantos, Erone Ghizoni dos
BancaEscada, Maria Isabel Sobral (presidente)
Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador)
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz
Gonçalves, Fabio Guimarães
Endereço de e-Maileronegsantos@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2018-07-10 17:43:13 :: eronegsantos@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2018-07-24 17:08:08 :: pubtc@inpe.br -> eronegsantos@gmail.com ::
2018-09-03 17:38:55 :: eronegsantos@gmail.com -> administrator ::
2018-09-24 18:46:27 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2018-09-24 18:47:22 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2018-10-09 13:48:35 :: administrator -> simone ::
2018-10-09 13:53:13 :: simone :: -> 2018
2018-10-09 13:53:42 :: simone -> administrator :: 2018
2018-10-10 20:35:34 :: administrator -> simone :: 2018
2018-10-11 18:46:42 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:59 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveAmazônia
biomassa
floresta degradada
LiDAR
sensoriamento remoto
Amazon
biomass
degraded forest
lidar
remote sensing
ResumoA Floresta Amazônica brasileira tem passado por um intenso processo de desmatamento (corte raso) e degradação florestal, que afeta de forma direta os estoques de carbono deste ecossistema. Os processos de degradação podem ser causados por distúrbios naturais e/ou antrópicos, e podem variar em extensão, severidade, qualidade, origem e frequência. Enquanto o desmatamento causa efeitos colaterais diretos na floresta Amazônica, os efeitos derivados da degradação florestal ocorrem de maneira mais gradual, afetando de maneira persistente as condições estruturais e de serviços ecossistêmicos. No ecossistema Amazônico as estimativas de emissões de carbono ainda divergem na literatura. Isto ocorre principalmente pela limitação da disponibilidade de dados sobre a estrutura florestal. Uma alternativa para aquisição de dados estruturais da floresta é a utilização de tecnologias Light Detection and Ranging (LiDAR). Neste sentido, a integração entre dados de sensoriamento remoto orbitais com LiDAR pode providenciar novas abordagens para geração de informações sobre a distribuição de áreas degradadas na Amazônia, bem como, o desenvolvimento de novos métodos e modelos que permitam acessar informações sobre modificações estruturais da floresta (p. ex. biomassa) em áreas degradadas. O objetivo geral deste trabalho foi realizar a integração de dados de sensoriamento remoto orbital (Landsat) e LiDAR multitemporais para geração de mapas de biomassa aérea viva e total em áreas degradadas da Floresta Amazônica no estado do Mato Grosso para os anos 2000 e 2017. Além disto, foi realizada uma comparação com mapas de biomassa atualmente disponíveis na literatura. Para quantificar a biomassa nesta área, testou-se como variáveis independentes, índices de vegetação, razões entre bandas, dados de textura (Grey Level Co-occurrence Matrix GLCM) e imagens frações derivadas do Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME). Os resultados mostraram que a integração dos dados permite boas estimativas de biomassa em áreas de florestas degradadas. O estoque de biomassa para o ano de 2017 do bioma Amazônia no estado do Mato Grosso, apresentou 4,41 Tg com média de 155,12 Mg/ha ± 44,91 Mg/ha. Entre os 17 anos, as maiores modificações foram encontradas na classe de 0 a 50 Mg/ha, sendo que, nesta classe é onde estão as áreas afetadas pelo desmatamento (biomassa = 0 Mg/ha). A integração entre dados LiDAR com imagens Landsat proporcionou a elaboração de modelos genéricos que permitem a aplicação em diferentes datas. Além disso, consegue explicar cerca de 47% da variação da biomassa total na região analisada. ABSTRACT: The Brazilian Amazonian Forest has undergone an intense process of deforestation (forest clearing) and forest degradation, which directly affects the carbon stocks of this ecosystem. The degradation processes may be caused by natural and/or anthropogenic disturbances, and may vary in extent, severity, quality, origin and frequency. While deforestation causes direct effects in the Amazon rainforest, the effects of forest degradation occur gradually, affecting persistently the structural conditions and ecosystem services. In the Amazon ecosystem, estimates of carbon emissions still diverge in the literature. This is mainly due to the limited availability of data on the forest structure. An alternative for the acquisition of forest structural data is the use of Light Detection and Ranging (LiDAR) technologies. In this sense, the integration of orbital remote sensing data with LiDAR can provide new approaches for the generation of information on the distribution of degraded areas in the Amazon, as well as the development of new methods and models that allow access to information on structural modifications of the forest (e.g. biomass) in degraded areas. The main objective of this work was to integrate multitemporal orbital remote sensing (Landsat) and LiDAR data for the generation of live and total aerial biomass maps in degraded areas of the Amazon Forest in the state of Mato Grosso for the years 2000 and 2017. In addition, a comparison was made with biomass maps currently available in the literature. To quantify the biomass in this area, independent variables as vegetation indices, inter-band ratios, texture data (Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and images derived from the Linear Spectral Mixture Model (LSMM) were tested as independent variables. The results showed that data integration allows good estimates of biomass in degraded forest areas. The biomass stock for the year 2017 of the Amazon biome in the state of Mato Grosso, presenting 4.41 Tg with a mean of 155.12 Mg/ha ± 44.91 Mg/ha. Among the 17 years, the greatest changes were found in the class from 0 to 50 Mg/ha, and in this class are the areas affected by deforestation (biomass = 0 Mg/ha). The integration of LiDAR data with Landsat images provided the elaboration of generic models that allow the application in different dates. In addition, it can explain about 47% of the total biomass variation in the analyzed region.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > SER > Estimativa de biomassa...
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Conteúdo da Pasta source
001-20.pdf 09/10/2018 10:53 415.2 KiB 
@4primeirasPaginas (1).pdf 09/10/2018 10:53 162.8 KiB 
Dissertação_Erone_final_pós-banca.pdf 09/10/2018 10:53 3.0 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 09/10/2018 10:53 1005.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3REBD95
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3REBD95
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuárioseronegsantos@gmail.com
gabinete@inpe.br
pubtc@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
eronegsantos@gmail.com
gabinete@inpe.br
pubtc@inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
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/4593M6E
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2021/08.13.17.44
Última Atualização2021:11.25.18.12.55 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2021/08.13.17.44.54
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.22.30.00 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18495-TDI/3142
Chave de CitaçãoChagas:2021:UsDaLi
TítuloUso de dados LiDAR, SAR e Sentinel-2 para estimativa da biomassa florestal acima do solo na Floresta Nacional do Tapajós
Título AlternativoThe use of LiDAR, SAR and Sentinel-2 data to estimate forest aboveground biomass in Tapajós National Forest
CursoSER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2021
Data2021-08-17
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas103
Número de Arquivos1
Tamanho4057 KiB
2. Contextualização
AutorChagas, Gabriel Oliveira
BancaGama, Fábio Furlan (presidente)
Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador)
Sano, Edson Eyji
Endereço de e-Mailochagasgabriel@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2021-08-13 18:13:56 :: gabriel.chagas@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2021-08-15 20:24:53 :: pubtc@inpe.br -> gabriel.chagas@inpe.br ::
2021-09-29 21:14:50 :: gabriel.chagas@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2021-09-30 14:20:19 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2021-11-25 18:01:30 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2021-12-13 17:04:13 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2021-12-13 17:04:33 :: simone :: -> 2021
2021-12-13 17:04:34 :: simone -> administrator :: 2021
2022-04-03 22:30:00 :: administrator -> :: 2021
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto
Floresta Amazônica
degradação florestal
modelagem de AGB
random forest
remote sensing
Amazon Rainforest
forest degradation
AGB modeling
ResumoA Floresta Amazônica, a maior área de floresta contínua do mundo, tem um papel importante na regulação do clima local e regional, e na ciclagem da água. Além disso, a Amazônia detém um grande estoque de carbono em sua área florestal, mas o desflorestamento, a extração seletiva da madeira, os incêndios florestais e a fragmentação florestal têm contribuído para a redução desse estoque na região. Desta maneira, os dados de campo são fundamentais para mensurar a magnitude e a extensão desses impactos na floresta e entender a dinâmica das áreas degradadas. Esses dados também permitem a geração de modelos preditivos de biomassa florestal acima do solo (AGB). A AGB permite identificar áreas prioritárias para a atuação de projetos de conservação florestal, visto que a biomassa está relacionada com os estoques de carbono. Contudo, devido à extensão da Floresta Amazônica, a extrapolação dos dados de campo é limitada pelo número de amostras, pela área das parcelas de campo e pelo tempo gasto na amostragem de campo. Desse modo, o uso de dados de campo em conjunto com dados de sensoriamento remoto é uma alternativa para melhorar as estimativas de AGB. Todavia, devido à extensão da Floresta Amazônica, à variabilidade de sua estrutura e aos diferentes graus de degradação florestal, existem várias incertezas nas estimativas de AGB disponíveis na literatura. Assim, o presente trabalho teve como objetivo estimar a AGB para a Floresta Nacional do Tapajós e áreas adjacentes, considerando os diferentes graus de intervenção humana, utilizando dados dos sensores LiDAR (GEDI e ALS), SAR (PALSAR-2) e ópticos (Sentinel-2). Inicialmente, a AGB foi calculada com uma equação alométrica, utilizando dados de campo, para compor a variável dependente do modelo. As variáveis independentes do modelo obtidas neste estudo foram: as variáveis biofísicas da vegetação e as métricas derivadas dos sensores remotos utilizados (altura do dado GEDI e as métricas que descrevem a nuvem de pontos do LiDAR ALS); as decomposições polarimétricas SAR; os coeficientes de retroespalhamento, os índices e razões SAR disponíveis na literatura; os índices de vegetação do Sentinel-2 disponíveis na literatura e as imagens fração do modelo linear de mistura espectral (MLME). A seguir o algoritmo Random Forest foi usado para modelar a relação entre variáveis preditivas e a AGB. Os melhores modelos de AGB, com resoluções espaciais de 16,62 m, 50 m e 555,55 m, apresentaram RMSE de 60,35 Mg ha-1 (23,07%), 75,88 Mg ha-1 (26,42%) e 89,87 Mg ha-1 (28,04%), e um R² de 0,72, 0,66 e 0,57, respectivamente. De acordo com a análise das estimativas de AGB, os modelos ótimos obtidos neste estudo foram capazes de descrever a AGB de acordo com o grau de degradação florestal. Os resultados demonstram o potencial dos dados GEDI, LiDAR ALS, SAR e ópticos para estimar a AGB em áreas de floresta tropical de acordo com a variabilidade da estrutura florestal. ABSTRACT: The world's largest continuous forest area, the Amazon rainforest, plays an important role in regulating local and regional climate and water cycling. In addition, the Amazon rainforest has a large carbon stock in its forest area, but deforestation, logging, forest fires, and forest fragmentation have contributed to the reduction of its carbon stock. Thus, field data are essential to measure the magnitude and extent of these impacts on forests and to understand the dynamics of degraded areas. These data also allow the generation of forest aboveground biomass (AGB) predictive models. The AGB allows identifying priority areas for the development of forest conservation projects since biomass is related to carbon stocks. However, due to the extension of the Amazon rainforest, the extrapolation of field data is limited by the number of samples, the area of the sample plots, and the time spent in field sampling. Thereby, the use of field data together with remote sensing data is an alternative to improve AGB estimates. Although, due to the extension, variability of the Amazon rainforest structure, and different degrees of forest degradation, there are several uncertainties in the AGB estimates available in the literature. Thus, the present work aimed to estimate AGB for the Tapajós National Forest and adjacent areas, considering the different degrees of forest degradation, using data from the sensors LiDAR (GEDI and ALS), SAR (PALSAR-2), and optical (Sentinel-2). Initially, the AGB was calculated with an allometric equation using field data to compose the dependent variable of the model. The independent variables of the model obtained in this study were: the vegetation biophysical variables and the metrics derived from LiDAR sensors (height of the GEDI data and the metrics that describe the LiDAR ALS point cloud); polarimetric SAR decompositions; backscatter coefficients, SAR indexes, and ratios available in the literature; Sentinel-2 vegetation indexes available in the literature and fraction images from linear spectral mixing model. Then, the Random Forest algorithm was used to model the relationship between predictive variables and AGB. The best AGB estimates with spatial resolution of 16.62m, 50m and 555.55m had RMSE of 60.35 Mg ha-1 (23.07%), 75.88 Mg ha-1 (26.42%) and 89 .87 Mg ha-1 (28.04%), and an R² of 0.72, 0.66 and 0.57, respectively. According to the AGB estimates analysis, the optimal models obtained in this study were able to describe the AGB according to the degree of forest degradation. The results demonstrate the potential of GEDI, LiDAR ALS, SAR, and optical data to estimate AGB in tropical forest areas according to the variability of the forest structure.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4593M6E
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4593M6E
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosgabriel.chagas@inpe.br
pubtc@inpe.br
simone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandodpi.inpe.br/banon/2004/02.16.09.30.00 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
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 rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM4AKC
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.14.07
Última Atualização2015:06.15.15.14.07 (UTC) banon
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.15.14.08
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.21.04 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo600
Chave de CitaçãoSatoShiKelSanAra:2015:AnReDa
TítuloAnálise da relação entre dados de LiDAR e de biomassa florestal no sudoeste da Amazônia
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho869 KiB
2. Contextualização
Autor1 Sato, Luciane Yumie
2 Shimabukuro, Yosio Edemir
3 Keller, Michael
4 Santos, Maiza Nara dos
5 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 lusato@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas3005-3012
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 15:14:08 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:21:04 :: administrator -> simone :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoUnderstanding the dynamics of tropical forest structure is critical for quantifying impacts of environmental changes on these ecosystems. Biomass is one of the main forest structural attributes and its quantification allows the analysis of changes in carbon stocks. However, a comprehensive assessment of tropical forest dynamics is dependent on the use of remote sensing techniques, because of its large geographical extent. In this context, Light Detection and Ranging (LiDAR) stands out as a recent technology used to obtain direct measurements of vegetation height. This work aims to perform a preliminary analysis of the relationship between LiDAR data and field measurements of forest structure in areas located in the southwestern flank of the Brazilian Amazon. Ultimately, our goal is to analyze changes in above-ground biomass (AGB) and carbon stocks in these areas. We found that height obtained from LiDAR data and biomass are linearly related, resulting in a R2 equal to 0.4425. This result indicate that mean height from LiDAR data may not be the most suitable measurement to estimate AGB if used as a single variable. We suggest that other metrics, such as wood density, 70th, 80th, 90th, 95th, 99th LiDAR height percentiles, can further improve the estimation of AGB from LIDAR data. Moreover, we also envisage that it is required to introduce alternative ways to estimate on-the-ground biomass at the plot level, as the experimental design did not allow direct comparison.
ÁreaSRE
TipoLIDAR: sensores e aplicações
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Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Análise da relação...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Análise da relação...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM4AKC
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM4AKC
Idiomapt
Arquivo Alvop0600.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 7
dpi.inpe.br/banon/2004/02.16.09.30.00 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3U254MB
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/09.06.16.45
Última Atualização2019:09.06.16.45.36 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/09.06.16.45.36
Última Atualização dos Metadados2019:12.13.01.10.15 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoCunhaOrfaOlivPapa:2019:EsPeBi
TítuloEstimativa da perda de biomassa em área de manejo florestal sustentável na Amazônia por meio da combinação de dados LIDAR e câmera RGB a bordo de Aeronave Remotamente Pilotada (ARP)
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho761 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cunha, Renato Mesquita da
2 Orfanó, Evandro Figueiredo
3 d'Oliveira, Marcus Vinicio Neves
4 Papa, Daniel de Almeida
Afiliação1 Universidade Federal do Acre (UFAC)
2 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
3 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
4 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
Endereço de e-Mail do Autor1 renato.cunha@ac.gov.br
2 evandro.figueiredo@embrapa.br
3 marcus.oliveira@embrapa.br
4 dpapa@embrapa.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
Páginas1655-1658
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-04 12:19:44 :: simone -> administrator :: 2019
2019-12-13 01:10:15 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveLIDAR
Manejo Florestal
Monitoramento florestal
Biomassa seca acima do solo
LiDAR
Forest management
Forest monitoring
Above ground biomass
ResumoEste trabalho objetivou avaliar o uso combinado de sensores Lidar e RGB em ARP para quantificar as perturbações decorrentes da extração seletiva em área de manejo florestal. O estudo foi feito em uma área de exploração na Floresta Estadual do Antimary (FEA), no Estado do Acre. Foram utilizadas 10 parcelas de 1ha, para estimar biomassa seca acima do solo (BSAS) para toda área a partir de métricas extraídas do voo Lidar realizado antes da exploração. O voo ARP ocorreu após a exploração para classificação e quantificação das áreas impactadas por clareiras, estradas e pátios. A área de impacto total representou 13 % da área do estudo e pela perda de BSAS 31,5 Mg.ha-1, destes, as clareiras corresponderam a 82% da área total impactada e por 26,1 Mg.ha-1 da BSAS perdida. O uso combinado dos dois sensores se mostrou promissor para estudos de monitoramento de florestas sobre regime de manejo florestal. ABSTRACT: This work aimed to evaluate the combined use of Lidar and RGB sensors in remotely piloted aircraft (RPA) for quantification of areas disturbed by selective extraction in a forest management area. The study was carried out in an exploration area in the State Forest of Antimary (FEA), in the State of Acre. Ten plots of 1ha were used to estimate dry above ground biomass (AGB) for each area from metrics extracted from the Lidar flight performed prior to exploration. The RPA flight occurred after the exploration to classify and quantify areas impacted by gaps, roads and log landings openness. The total impact area represented 13% of the study area and the loss of AGB 31.5 Mg.ha-1, of which the gaps corresponded to 82% of the total impacted area and 26.1 Mg.ha-1 of BSAS lost. The combined use of the two sensors proved to be promising for forest monitoring studies on forest management.
ÁreaSRE
TipoFloresta e outros tipos de vegetação
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Estimativa da perda...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Estimativa da perda...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Estimativa da perda...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3U254MB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3U254MB
Idiomapt
Arquivo Alvo97356.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 Superiores8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2019/11.08.12.52 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 group 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 ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RM3KFS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.21.00.13
Última Atualização2018:11.30.13.17.07 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/08.21.00.13.43
Última Atualização dos Metadados2018:11.30.15.28.15 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-18114-TDI/2815
Chave de CitaçãoJorge:2018:EsBiÁr
TítuloEstimativa de biomassa, em áreas degradadas e não degradadas, por meio de isolamento de árvores com dados LiDAR
Título AlternativoBiomass estimation, in degraded and non-degraded areas, by isolation of trees with LiDAR data.
CursoSER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2018
Data2018-08-22
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas75
Número de Arquivos1
Tamanho7360 KiB
2. Contextualização
AutorJorge, Anderson
BancaKörting, Thales Sehn (presidente)
Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador)
Pesck, Vagner Alex
Endereço de e-Mailandersonbudziak@outlook.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2018-08-21 00:18:31 :: anderson.jorge@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2018-08-21 15:50:34 :: pubtc@inpe.br -> anderson.jorge@inpe.br ::
2018-10-18 10:50:54 :: anderson.jorge@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2018-11-22 12:06:01 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2018-11-26 11:43:50 :: administrator -> simone ::
2018-11-26 11:54:04 :: simone :: -> 2018
2018-11-26 11:56:08 :: simone -> administrator :: 2018
2018-11-26 17:20:19 :: administrator -> simone :: 2018
2018-11-30 15:28:15 :: simone -> :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto
LiDAR
detecção de árvores individuais
biomassa viva acima do solo
remote sensing
LiDAR
detection of individual trees
living biomass above ground
ResumoA mudança de uso e cobertura da terra que ocorre no estado do Mato Grosso MT, ocasiona a perda de biomassa florestal, liberando para a atmosfera gases que contribuem para o aumento da temperatura na terra, devido ao efeito estufa. O principal gás responsável pelo efeito estufa é o CO2. O carbono em florestas é estocado principalmente em biomassa e pode ser volatilizado em quantidades diferentes dependendo da intensidade e magnitude da degradação que a floresta emite. A estimativa dessa biomassa, comumente, é feita por inventário florestal de parcelas que tem seus modelos extrapolados para o tamanho da parcela medida. Para atenuar esta limitação na complexidade de florestas tropicais e auxiliar na estimativa de biomassa, este trabalho teve como objetivo, estimar a biomassa viva acima do solo, utilizando a técnica de isolamento de copas de árvores em nuvens de pontos Light Detection and Ranging LiDAR aerotransportados. Para isso, quatro áreas da região noroeste do estado do Mato Grosso; uma degradada pelo fogo, duas degradadas por corte seletivo e outra não degradada, foram analisadas. A técnica de amostragem utilizada nestas áreas foi a detecção de árvores individuais (Individual Tree Detection - ITD) através dos algoritmos de Dalponte (2018) e de Silva et al. (2017). Neste último, foram analisados os parâmetros e definidos tamanhos de pixel de 0,5 m para o arquivo matricial do Modelo de Altura de Copa (Canopy Height Model CHM) que foi suavizado com filtro de janela de 3 x 3 pixel. O algoritmo de Dalponte (2018) dispunha de trabalho com parâmetros utilizados em região de floresta tropical e, desta maneira, foram utilizados os parâmetros padrões. Após definidas as copas, foram extraídas métricas da nuvem de pontos representativas de cada árvore, essas métricas apresentaram alta correlação de Pearson entre si. Para estas, foi utilizada a seleção das métricas menos correlacionadas com dois limiares 0,5 e 0,8. As métricas restantes apresentaram valores discrepantes de R²ajustado para predizer modelos de biomassa viva acima do solo (Above Ground Biomass AGB), variando de 0,89 a 0,055, definindo que o tipo de impacto sofrido pela floresta e o algoritmo utilizado influenciam no sucesso da estimativa de AGB, utilizando nuvens de pontos extraídas pela detecção de árvores individuais (ITD). ABSTRACT: The use of land cover and land occurs in Mato Grosso, causing the loss of forest biomass, releasing the atmosphere and contributing to the increase of temperature in the earth, due to the greenhouse effect. The main gas is responsible for the greenhouse effect is CO2. Carbon in forests is more concentrated in biomass and can be volatilized into waste, depending on the intensity and magnitude of the degradation that the forest emits. The support of biomass is usually made through a forest platform of plots that have their models extrapolated to the size of the plot measured. To mitigate the emission of tropical and auxiliary calories in biomass, the objective of this work was to estimate a living biomass above the ground, using a technique of isolation of landscape canopies in airborne light detection and distance combat - LiDAR points clouds. For this, four areas of the northwest region of the state of Mato Grosso; "The technique of sampling with individual tree detection (ITD) was performed using the algorithms of Dalponte (2018) and Silva et al. (2017), which were degraded by fire, two degraded by rapid cutting and another not degraded. Abstract: The parameters and pixel sizes of 0.5 m for the Cup Height Model (CHM) matrix file were smoothed with a 3 x 3 pixel window. The Dalponte (2018) algorithm dispunge work for In this way, we used a selection of the least correlated metrics with two thresholds 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, , 5 and 0.8 As the R2 discrete data output options set to predict live above-ground biomass (AGB) models, varying from 0.89 to 0.055, defining what kind of impact the technology and content used influence the success of the economy. of AGB, with the use of clouds of extra points for the individual tree detectation (ITD).
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Estimativa de biomassa,...
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001-23.pdf 26/11/2018 09:55 23.7 KiB 
@4primeirasPaginas.pdf 26/11/2018 09:56 162.0 KiB 
dissertacaoAJ.doc 26/11/2018 09:55 20.1 MiB
dissertacaoAJ.pdf 26/11/2018 09:55 6.1 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorizacao.pdf 26/11/2018 09:54 1.0 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3RM3KFS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3RM3KFS
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosanderson.jorge@inpe.br
gabinete@inpe.br
pubtc@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
anderson.jorge@inpe.br
gabinete@inpe.br
pubtc@inpe.br
simone
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSM2SA
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.45.53
Última Atualização2017:10.27.13.45.53 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.13.45.54
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.08.24 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59392
Chave de CitaçãoSantosJorgShimGonç:2017:EsBiAc
TítuloEstimativa de biomassa acima do solo para uma área queimada e uma área de corte seletivo no município de Feliz Natal MT por meio de dados LiDAR
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1008 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, Erone Ghizoni dos
2 Jorge, Anderson
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
4 Gonçalves, Fabio Guimarães
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 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)
Endereço de e-Mail do Autor1 erone.santos@inpe.br
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
Páginas4321-4328
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 13:45:54 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:08:24 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoRemote sensing techniques have aided measurement and estimation of forest area and the identification of deforestation and forest degradation. Light Detection and Ranging (LiDAR) allows mapping the vertical structure of forests and helps obtaining information in areas of difficult access. This study was conducted in two areas in the municipality of Feliz Natal, Mato Grosso, Brazil. The first area (area 1) was burned in 2006, 2008 and 2011, while the second area (area 2) was subjected to selective logging in 2006 and 2007. Both areas were inventoried in the field: area 1 in 2013 and area 2 in 2015, totalizing 27 samples. In addition to the field data, airborne LiDAR data were acquired for the two areas in August 2013. The objective of this study was to use LiDAR data to estimate aboveground biomass (AGB) in these areas and understand the differences in their carbon stocks as a result of fire and selective logging. Structure metrics extracted from the point cloud data were linearly and highly correlated with AGB. The multiple regression model created with the stepwise procedure presented an R2 of 0.96 and a root mean square error of 8.7 Mg/ha (25.3%). Using LiDAR data, it was possible to model the relationship between AGB and LiDAR metrics for areas that have been degraded by fire and selective logging. The results showed a difference in carbon stocks of 15.8% for these areas, indicating that the degradation by fire was considerably more intense in this site.
ÁreaSRE
TipoLIDAR: sensores e aplicações
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Estimativa de biomassa...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Estimativa de biomassa...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Estimativa de biomassa...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Estimativa de biomassa...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Estimativa de biomassa...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSM2SA
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSM2SA
Idiomapt
Arquivo Alvo59392.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.02.10 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador3ERPFQRTRW34M/3E7GCP5
Repositóriodpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.23.20
Última Atualização2013:05.28.23.20.04 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.23.20.04
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.32.32 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00066-9 (Internet)
978-85-17-00065-2 (DVD)
Rótulo347
Chave de CitaçãoSilvaKlHuLiCaRo:2013:UtTeLi
TítuloUtilização da tecnologia LiDAR para estimação da biomassa florestal em povoamentos de Eucalyptus sp
FormatoDVD, Internet.
Ano2013
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho631 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Carlos Alberto
2 Klauberg, Carine
3 Hudak, Andrew
4 Liebermann, Robert
5 Carvalho, Samuel de Padua Chaves e
6 Rodriguez, Luiz Carlos Estraviz
Endereço de e-Mail do Autor1 carlos_engflorestal@yahoo.com
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 16 (SBSR)
Localização do EventoFoz do Iguaçu
Data13-18 abr. 2013
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas6097-6104
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2013-05-28 23:20:04 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:32:32 :: administrator -> wanderf@dsr.inpe.br :: 2013
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe LiDAR remote sensing was applied to above-ground biomass estimation in a Eucalyptus sp plantation. We used a multiple linear regression model from a suite of 87 predictor variables derived from discrete-return LIDAR data to create the biomass above-ground model. Of the 87 predictor variables, only five variables, related to percentiles of height and LiDAR intensity, were selected to model. The fitted model showed a coefficient of determination (r2) of 0.91, Pearson's correlation (r) 0,97 and root mean square error (RMSE) of 5.22 m. In this work we conclude that LiDAR has good accuracy to biomass above-ground estimation in Eucalyptus sp plantations.
ÁreaSRE
TipoLidar: Sensores e Aplicações
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 16 > Utilização da tecnologia...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 16 > Utilização da tecnologia...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 16 > Utilização da tecnologia...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/3ERPFQRTRW34M/3E7GCP5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/3ERPFQRTRW34M/3E7GCP5
Idiomapt
Arquivo Alvop0347.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores3ERPFQRTRW34M/3E7G88S
Lista de Itens Citandodpi.inpe.br/marte2/2013/05.28.22.25 3
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 e-mailaddress 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)wanderf@dsr.inpe.br
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