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Data e hora local de busca: 16/05/2024 01:46.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TUDKNS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.02.11.55   (acesso restrito)
Última Atualização2019:09.02.11.55.05 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.02.11.55.05
Última Atualização dos Metadados2020:09.02.15.18.05 (UTC) administrator
DOI10.1080/2150704X.2019.1619955
ISSN0143-1161
Chave de CitaçãoGhizoniSMGJGADO:2019:MuApEs
TítuloMulti-scale approach to estimating aboveground biomass in the Brazilian Amazon using Landsat and LiDAR data
Ano2019
MêsNov.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1581 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ghizoni, Dos Santos Erone
2 Shimabukuro, Yosio Edemir
3 Moura, Yhasmin Mendes de
4 Gonçalves, Fábio Guimarães
5 Jorge, Anderson
6 Gasparini, Kaio Alan
7 Arai, Egidio
8 Duarte, Valdete
9 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
3
4
5
6
7 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
8 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
ORCID1
2 0000-0002-1469-8433
3
4
5
6
7
8
9 0000-0002-4221-1039
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
8 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
9 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 University of Leicester
4 Canopy Remote Sensing Solutions
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 eronegsantos@gmail.com
2 yosio.shimabukuro@inpe.br
3
4
5
6 kaio.gasparaini@inpe.br
7 egidio.arai@inpe.br
8 valdete.duarte@inpe.br
9 jean.ometto@inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume40
Número22
Páginas8635-8645
Nota SecundáriaA1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ENGENHARIAS_IV A2_ENGENHARIAS_III A2_ENGENHARIAS_I A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A2_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B1_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B1_GEOCIÊNCIAS B1_ENGENHARIAS_II B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_BIODIVERSIDADE B2_SAÚDE_COLETIVA B2_ODONTOLOGIA B3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B3_BIOTECNOLOGIA B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2019-09-02 11:55:05 :: simone -> administrator ::
2019-09-02 11:56:10 :: administrator -> simone :: 2019
2019-09-02 11:56:13 :: simone -> administrator :: 2019
2020-09-02 15:18:05 :: 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
ResumoForest degradation from either natural or anthropogenic drivers involves processes that change the capacity of the ecosystem to provide services. In Brazil, estimates of carbon emissions do not currently take into account emissions from forest degradation caused by fire or by selective logging. Here, we present a methodology to estimate aboveground biomass in forest degradedareas, that can be accounted to estimate carbon emissions. We explored a multi-scale and temporal approach involving Airborne Laser Scanning (ALS) and orbital images from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) sensor to estimate the aboveground biomass. Cross-validation results showed that 49% of the variation in biomass could be explained using this approach, with an estimation error 58 Mg ha(-1) (49.08%). Due to the difficulty in measuring biomass in tropical forests, the proposed methodology can be an alternative in future works to estimate aboveground biomass in order to improve the estimates of carbon emissions by the governmental organizations.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Multi-scale approach to...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Multi-scale approach to...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Multi-scale approach to...
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agreement.html 02/09/2019 08:55 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoMulti scale approach to estimating aboveground biomass in the Brazilian Amazon using Landsat and LiDAR data.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 6
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 3
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 keywords 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/438RT4P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.14.11.59
Última Atualização2020:09.14.11.59.51 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.14.11.59.52
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.23 (UTC) administrator
DOI10.3390/RS12172685
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoBispoRZMCFBLRGERPGRBFSABWSOTB:2020:WoAbBi
TítuloWoody aboveground biomass mapping of the brazilian savanna with a multi-sensor and machine learning approach
Ano2020
MêsSept.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho7711 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Bispo, Polyanna da Conceição
 2 Rodríguez-Veiga, Pedro
 3 Zimbres, Barbara
 4 Miranda, Sabrina do Couto de
 5 Cezare, Cassio Henrique Giusti
 6 Fleming, Sam
 7 Baldacchino, Francesca
 8 Louis, Valentin
 9 Rains, Dominik
10 Garcia, Mariano
11 Espírito Santo, Fernando Del Bon
12 Roitman, Iris
13 Pacheco Pascagaza, Ana María
14 Gou, Yaqing
15 Roberts, John
16 Barrett, Kirsten
17 Ferreira, Laerte Guimaraes
18 Shimbo, Julia Zanin
19 Alencar, Ane
20 Bustamante, Mercedes
21 Woodhouse, Iain Hector
22 Sano, Edson Eyji
23 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
24 Tansey, Kevin
25 Balzter, Heiko
ORCID 1
 2 0000-0003-4845-4215
 3
 4
 5 0000-0003-3687-4992
 6
 7
 8
 9 0000-0003-0768-4209
10 0000-0001-6260-5791
11 0000-0001-7497-3639
12
13
14
15
16
17
18
19 0000-0001-5605-7469
20
21
22
23 0000-0002-4221-1039
24 0000-0002-9116-8081
25 0000-0002-9053-4684
Grupo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 University of Manchester
 2 University of Leicester
 3 Amazon Environmental Research Institute (IPAM)
 4 Universidade do Estado de Goías (UEG)
 5 Universidade Federal de Goiás (UFG)
 6 Carbomap Ltd.
 7 Carbomap Ltd.
 8 University of Leicester
 9 Ghent University
10 University of Alcalá de Henares
11 University of Leicester
12 Universidade de Brasília (UnB)
13 University of Leicester
14 University of Leicester
15 University of Leiceste
16 University of Leicester
17 Universidade Federal de Goiás (UFG)
18 Amazon Environmental Research Institute (IPAM)
19 Amazon Environmental Research Institute (IPAM)
20 Universidade de Brasília (UnB)
21 Carbomap Ltd.
22 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
23 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
24 University of Leicester
25 University of Leicester
Endereço de e-Mail do Autor 1 polyanna.bispo@manchester.ac.uk
 2 pedro.rodriguez@leicester.ac.uk
 3 barbara.zimbres@ipam.org.br
 4 sabrina.couto@ueg.br
 5 cassio_cezare@hotmail.com
 6 s.fleming@carbomap.com
 7 f.baldacchino@carbomap.com
 8 valentin.louis@leicester.ac.uk
 9 dominik.rains@ugent.be
10 mariano.garcia@uah.es
11 fdbes1@leicester.ac.uk
12 fdbes1@leicester.ac.uk
13 ampp2@leicester.ac.uk
14 yg137@leicester.ac.uk
15 jfr10@leicester.ac.uk
16 kirsten.barrett@leicester.ac.uk
17 laerte@ufg.br
18 julia.shimbo@ipam.org.br
19 ane@ipam.org.br
20 mercedes@unb.br
21 i.h.woodhouse@ed.ac.uk
22 edson.sano@embrapa.br
23 jean.ometto@inpe.br
24 kjt7@leicester.ac.uk
25 hb91@leicester.ac.uk
RevistaRemote Sensing
Volume12
Número17
Páginase3262
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2020-09-14 11:59:52 :: simone -> administrator ::
2020-09-14 11:59:53 :: administrator -> simone :: 2020
2020-09-14 12:07:28 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:23 :: 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-Chaveaboveground biomass
Cerrado ecosystem
random forest
SAR
ResumoThe tropical savanna in Brazil known as the Cerrado covers circa 23% of the Brazilian territory, but only 3% of this area is protected. High rates of deforestation and degradation in the woodland and forest areas have made the Cerrado the second-largest source of carbon emissions in Brazil. However, data on these emissions are highly uncertain because of the spatial and temporal variability of the aboveground biomass (AGB) in this biome. Remote-sensing data combined with local vegetation inventories provide the means to quantify the AGB at large scales. Here, we quantify the spatial distribution of woody AGB in the Rio Vermelho watershed, located in the centre of the Cerrado, at a high spatial resolution of 30 metres, with a random forest (RF) machine-learning approach. We produced the first high-resolution map of the AGB for a region in the Brazilian Cerrado using a combination of vegetation inventory plots, airborne light detection and ranging (LiDAR) data, and multispectral and radar satellite images (Landsat 8 and ALOS-2/PALSAR-2). A combination of random forest (RF) models and jackknife analyses enabled us to select the best remote-sensing variables to quantify the AGB on a large scale. Overall, the relationship between the ground data from vegetation inventories and remote-sensing variables was strong (R2 = 0.89), with a root-mean-square error (RMSE) of 7.58 Mg ha-1 and a bias of 0.43 Mg ha-1.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Woody aboveground biomass...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 14/09/2020 08:59 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/438RT4P
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/438RT4P
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-12-02685-v3.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar