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Data e hora local de busca: 16/05/2024 04:05.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TCFC6B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.27.11.21   (acesso restrito)
Última Atualização2019:05.27.11.21.11 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.27.11.21.11
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.14 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.foreco.2019.05.016
ISSN0378-1127
Chave de CitaçãoSilveiraEWACMMSTCS:2019:PrMoPl
TítuloPre-stratified modelling plus residuals kriging reduces the uncertainty of aboveground biomass estimation and spatial distribution in heterogeneous savannas and forest environments
Ano2019
MêsAug.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho9208 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Silveira, Eduarda M. O.
 2 Espírito Santos, Fernando D.
 3 Wulder, Michael A.
 4 Acerbi Júnior, Fausto W.
 5 Carvalho, Mônica C.
 6 Mello, Carlos R.
 7 Mello, José Márcio
 8 Shimabukuro, Yosio Edemir
 9 Terra, Marcela Castro Nunes Santos
10 Carvalho, Luis Marcelo T.
11 Scolforo, José R. S.
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
 2 University of Leicester
 3 Canadian Forest Service (Pacific Forestry Centre)
 4 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
 5 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
 6 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
 7 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
10 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
11 Universidade Federal de Lavras (UFLA)
Endereço de e-Mail do Autor 1 dudalavras@hotmail.com
 2
 3 mike.wulder@canada.ca
 4 fausto@dcf.ufla.br
 5 monicacanaam@gmail.com
 6 crmello@deg.ufla.br
 7 josemarcio@dcf.ufla.br
 8 yosio.shimabukuro@inpe.br
 9 marcelacsn@gmail.com
10 passarinho@ufla.br
11 jscolforo@dcf.ufla.br
RevistaForest Ecology and Management
Volume445
Páginas96-109
Nota SecundáriaA1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOGRAFIA A1_ENGENHARIAS_III A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_BIODIVERSIDADE A2_GEOCIÊNCIAS A2_ENGENHARIAS_I A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_MATERIAIS B1_ENGENHARIAS_II B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B1_BIOTECNOLOGIA
Histórico (UTC)2019-05-27 11:21:11 :: simone -> administrator ::
2019-05-27 11:21:12 :: administrator -> simone :: 2019
2019-05-27 11:22:28 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:14 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveAGB
Random forests
Brazilian biomes
Climate Seasonality
ResumoMapping aboveground biomass (AGB)is a challenge in heterogeneous environments, such as the Brazilian savannas and tropical forests located in Minas Gerais state (MG), Brazil. The factors linked to AGB stocks vary in climate, soil characteristics, and stand-level structural attributes over short distances, making generalization of AGB difficult over regional-scales. We offer the hypothesis that stratification into vegetation types at the plot level plus a regression kriging technique, can reduce the variability of factors controlling AGB, helping to select the appropriate predictor variables and result in an ability to produce reliable models and maps. To do so, we incorporate remotely sensed data (Landsat and MODerate resolution Imaging Spectroradiometer-MODIS), spatio-environmental variables, and forest inventory data to develop spatial-explicit maps of AGB across three important Brazilian biomes (savanna, Atlantic forest, and semi-arid woodland). We modelled and predicted the spatial distribution of AGB of six individual vegetation types of savanna-forest biomes (shrub savanna, woodland savanna, densely wooded savanna, deciduous forest, semi-deciduous forest and rain forest), utilizing a random forests (RF)algorithm plus residual kriging, selecting the lowest number of variables that offer the best predictive performance. The stratified models notably improved the AGB prediction by reducing the mean absolute error MAE (%)and the root-mean-square error RMSE (Mg/ha)for all vegetation types, mainly for shrub savanna (MAE reduced from 82.69 to 54.73%). The AGB spatial distribution is governed mainly by precipitation and seasonality. The south and east of MG presented high values of AGB due to the predominance of semi-deciduous trees and rain forest conditions within Atlantic forest biome (total of 491,456,607 Mg), with a higher amount rain over the year, lower temperatures, and lower precipitation seasonality. Rain forests have the largest mean AGB per area (157.71 Mg/ha)while semi-deciduous forests hold the largest AGB stocks in the state (583,176,472 Mg). Shrub savannas, located in the central, northwest and north regions of MG (lower amount of rain, higher temperatures and strong seasonality), accounted the lowest amount of AGB in both total AGB (27,906,281 Mg)and AGB per area (18.80 Mg/ha). Our study demonstrates that stratification can reduce variability and improve estimates by developing individual models and selecting optimal predictor variables dependent on the characteristics of specific vegetation types. The methods demonstrated and the resultant maps and estimates improve the quality of regional biomass estimates needed to understand and mitigate climate change, enabling researchers to refine estimates of greenhouse gas emissions.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Pre-stratified modelling plus...
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agreement.html 27/05/2019 08:21 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoSilveira1-s2.0-S0378112719301185-main.pdf
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simone
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Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number 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
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3MBAMS8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.26.19.31   (acesso restrito)
Última Atualização2016:08.26.19.32.21 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.26.19.31.27
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.41.06 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.foreco.2016.07.010
ISSN0378-1127
Chave de CitaçãoBarniManConBarFea:2016:SpDiFo
TítuloSpatial distribution of forest biomass in Brazil's state of Roraima, northern Amazonia
Ano2016
MêsOct.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1568 KiB
2. Contextualização
Autor1 Barni, Paulo Eduardo
2 Manzi, Antonio Ocimar
3 Condé, Tiago Monteiro
4 Barbosa, Reinaldo Imbrozio
5 Fearnside, Philip Martin
Grupo1
2 CPT-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual de Roraima (UERR)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Estadual de Roraima (UERR)
4 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
5 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 antonio.manzi@inpe.br
3
4
5 pmfearn@inpa.gov.br
RevistaForest Ecology and Management
Volume377
Páginas170-181
Nota SecundáriaA1_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOGRAFIA A1_ENGENHARIAS_III A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_BIODIVERSIDADE A2_GEOCIÊNCIAS A2_ENGENHARIAS_I A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_MATERIAIS B1_ENGENHARIAS_II B1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B1_BIOTECNOLOGIA
Histórico (UTC)2016-08-26 19:31:27 :: simone -> administrator ::
2016-08-26 19:31:28 :: administrator -> simone :: 2016
2016-08-26 19:32:22 :: simone -> administrator :: 2016
2016-09-02 18:13:43 :: administrator -> simone :: 2016
2016-12-21 13:51:06 :: simone -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:41:06 :: 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-ChaveCarbon stock
Deforestation
Global warming
Greenhouse gas emissions
Protected areas
REDD
ResumoForest biomass is an important variable for calculating carbon stocks and greenhouse gas emissions from deforestation and forest fires in Brazilian Amazonia. Its spatial distribution has caused controversy due to disagreements over the application of different calculation methodologies. Standardized networks of forest surveys provide an alternative to solve this problem. This study models the spatial distribution and original total stock of forest biomass (Aboveground + Belowground + Fine and coarse litter) in Brazil's state of Roraima, taking advantage of data from georeferenced forest surveys in the region. Commercial volume (bole volume) from surveys was expanded to total biomass. Kriging techniques were used to model the spatial distribution of biomass stocks and generate a benchmark map. All results were associated with phytophysiognomic groups, climatic regions and land uses (protected areas; agricultural use). We estimate forest in the state of Roraima to have an original biomass stock of 6.32 × 109 Mg. Forest biomasses in areas with shorter dry seasons were higher as compared to forests in regions with longer dry seasons. The original vegetation in protected areas, independent of phytophysiognomic group, has higher biomass compared to areas currently under agricultural use. Protected areas support 65.8% of Roraima's stock of forest biomass, indicating an important potential role in REDD projects for conservation of forest carbon. Information on spatial distribution of biomass stocks at a more refined scale is needed to reduce uncertainties about the regional character of carbon pools in Amazonia.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > CGCPT > Spatial distribution of...
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agreement.html 26/08/2016 16:31 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvobarni_spatial.pdf
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simone
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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/3EUPEJL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.06.18.03 4
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34P/4ADBMKL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.18.13.06
Última Atualização2023:12.18.13.06.34 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.18.13.06.34
Última Atualização dos Metadados2024:01.15.20.39.05 (UTC) administrator
ISSN2179-4847
Chave de CitaçãoMolinezTuCaCuSoAm:2023:SpDeDi
TítuloSpatial deforestation distribution in the Atlantic Forest biome based on the Brazilian PRODES System
FormatoOn-line.
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho8833 KiB
2. Contextualização
Autor1 Molinez, Raquel Zozimo
2 Turibio, Andrea F.
3 Carmo, Rodrigo S. do
4 Cursino, Mariana M. S.
5 Soler, Luciana de Souza
6 Amaral, Silvana
Grupo1 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DIPE1-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 raquel_zozimo@gmail.com
2 turibiodea@gmail.com
3 rod19.silva@gmail.com
4 mariana.martins.sc@gmail.com
5 lusoler@gmail.com
6 silvana.amaral@inpe.br
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 13:09:29 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-15 20:39:05 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoThe Atlantic Forest (AF) is a biodiversity hotspot and the most deforested Brazilian biome. This work presents first the concepts of the Brazilian Satellite Monitoring Program, now extended to all Brazilian biomes including the AF (PRODES-MA). Then, an exploratory spatial analysis of the recent deforestation patterns is presented. According to PRODES-MA, out of the 1.032,69 km² deforestation increment in 2022, the majority (98%) stands for small areas (< 1,99km2) located in forest-type phytophysiognomies: Seasonal Semideciduous (27%), Dense Ombrophilous (19%) and Seasonal (14%). Deforestation is concentrated in four regions of federal states (Bahia, Minas Gerais, Paraná, and Santa Catarina), and clusters of municipalities presented a positive deforestation autocorrelation. Current AF deforestation is concentrated, and related to some municipalities' economic activities. Satellite monitoring systems, such as PRODES-MA, provide relevant data to assist AF conservation policies.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Spatial deforestation distribution...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > Spatial deforestation distribution...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > XXIV GEOINFO > Spatial deforestation distribution...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/4ADBMKL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/4ADBMKL
Idiomaen
Arquivo AlvoMolinez_Spatial.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
8JMKD3MGPCW/46L2FGP
8JMKD3MGPDW34P/4ADE2M8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/12.19.01.40 5
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.47 1
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
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/499PN4B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/06.13.14.30   (acesso restrito)
Última Atualização2023:06.13.14.30.18 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/06.13.14.30.18
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.44 (UTC) administrator
DOI10.3390/f14050924
ISSN1999-4907
Chave de CitaçãoSilvaAdGaNaWaShEm:2023:SpDiSe
TítuloSpatial Distribution of Secondary Forests by Age Group and Biomass Accumulation in the Brazilian Amazon
Ano2023
MêsMay
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho8806 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Gabriel Máximo da
2 Adami, Marcos
3 Galbraith, Davi
4 Nascimento, Rodrigo G. M.
5 Wang, Yunxia
6 Shimabukuro, Yosio Edemir
7 Emmert, Fabiano
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
ORCID1 0000-0003-2105-9055
2 0000-0003-4247-4477
3
4 0000-0003-4981-8658
5 0000-0003-1641-4913
6 0000-0002-1469-8433
7 0000-0001-9901-125X
Grupo1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4
5
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 University of Leeds
4 Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA)
5 Royal Botanic Garden Edinburgh
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gabriel.maximo@inpe.br
2 marcos.adami@inpe.br
3 d.r.galbraith@leeds.ac.uk
4 rodrigo.geroni@ufra.edu.br
5 ywang@rbge.org.uk
6 yosio.shimabukuro@inpe.br
7 fabiano.emmert@ufra.edu.br
RevistaForests
Volume14
Número5
Páginase924
Nota SecundáriaB2_INTERDISCIPLINAR B5_SOCIOLOGIA B5_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2023-06-13 14:30:55 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:44 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveaboveground biomass
Amazon
carbon
secondary forests
ResumoSecondary forests provide essential ecosystem services, especially in helping to mitigate climate change with the storage of carbon in the aboveground biomass of tree species. In this context, the present research aimed to analyze the spatial distribution of secondary forests and estimate the aboveground biomass accumulation of land cover of different ages in the state of Pará. The spatial patterns of the secondary forests in Pará state were evaluated with hot spot analysis algorithms using data from the TerraClass project for the 20042014 time period. The results showed that the spatial distribution of the secondary forests did not occur randomly in space, but suggested local geopolitical influences. The younger secondary forests had the most deforested areas during the study period. Approximately 5% of Pará had its secondary forests deforested in 2014. In general, the balance of the secondary forests was positive. The aboveground biomass accumulation differed according to the secondary forest ages during the study period as evaluated in two pilot areas. It was observed that the secondary forests > 10 years old in pilot area A had an average of 23% of old-growth forest aboveground biomass in the same area, while in pilot area B, the secondary forests > 10 years old had an average of 32.7% of old-growth forest aboveground biomass.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Spatial Distribution of...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Spatial Distribution of...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 13/06/2023 11:30 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoforests-14-00924.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/4327STB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/08.04.11.48
Última Atualização2020:08.04.11.48.07 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/08.04.11.48.07
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.17 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs12142225
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoWagnerDaCaStPhGlAr:2020:ReMaSp
TítuloRegional mapping and spatial distribution analysis of Canopy palms in an Amazon forest using deep learning and VHR images
Ano2020
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho8332 KiB
2. Contextualização
Autor1 Wagner, Fabien Hubert
2 Dalagnol da Silva, Ricardo
3 Casapia, Ximena Tagle
4 Streher, Annia Susin
5 Phillips, Oliver L.
6 Gloor, Emanuel
7 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
ORCID1 0000-0002-9623-1182
2 0000-0002-7151-8697
3 0000-0003-4152-2051
4
5 0000-0002-8993-6168
6
7 0000-0002-4134-6708
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5
6
7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 University of Leeds
6 University of Leeds
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 wagner.h.fabien@gmail.com
2 ricardo.silva@inpe.br
3 mariaximena.taglecasapia@wur.nl
4 annia.streher@inpe.br
5 o.phillips@leeds.ac.uk
6 e.gloor@leeds.ac.uk
7 luiz.aragao@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume12
Número14
Páginase2225
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2020-08-04 11:48:07 :: simone -> administrator ::
2020-08-04 11:48:08 :: administrator -> simone :: 2020
2020-08-04 11:50:22 :: simone -> administrator :: 2020
2020-08-04 19:14:25 :: administrator -> simone :: 2020
2020-12-14 14:17:47 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:17 :: administrator -> simone :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveU-net
Semantic segmentation
deep learning
species distribution
very high resolution images
ResumoMapping plant species at the regional scale to provide information for ecologists and forest managers is a challenge for the remote sensing community. Here, we use a deep learning algorithm called U-net and very high-resolution multispectral images (0.5 m) from GeoEye satellite to identify, segment and map canopy palms over ∼3000 km2 of Amazonian forest. The map was used to analyse the spatial distribution of canopy palm trees and its relation to human disturbance and edaphic conditions. The overall accuracy of the map was 95.5% and the F1-score was 0.7. Canopy palm trees covered 6.4% of the forest canopy and were distributed in more than two million patches that can represent one or more individuals. The density of canopy palms is affected by human disturbance. The post-disturbance density in secondary forests seems to be related to the type of disturbance, being higher in abandoned pasture areas and lower in forests that have been cut once and abandoned. Additionally, analysis of palm trees distribution shows that their abundance is controlled naturally by local soil water content, avoiding both flooded and waterlogged areas near rivers and dry areas on the top of the hills. They show two preferential habitats, in the low elevation above the large rivers, and in the slope directly below the hill tops. Overall, their distribution over the region indicates a relatively pristine landscape, albeit within a forest that is critically endangered because of its location between two deforestation fronts and because of illegal cutting. New tree species distribution data, such as the map of all adult canopy palms produced in this work, are urgently needed to support Amazon species inventory and to understand their distribution and diversity.
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
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7. Controle da descrição
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