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Data e hora local de busca: 16/05/2024 21:06.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3U43M7L
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.18.16.24   (acesso restrito)
Última Atualização2019:09.18.16.24.41 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.18.16.24.41
Última Atualização dos Metadados2021:03.06.05.20.56 (UTC) administrator
DOI10.1186/s13021-019-0126-8
ISSN1750-0680
Chave de CitaçãoTejadaGörEspCanOme:2019:EvSpCo
TítuloEvaluating spatial coverage of data on the aboveground biomass in undisturbed forests in the Brazilian Amazon
Ano2019
MêsSept.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3396 KiB
2. Contextualização
Autor1 Tejada, Graciela
2 Görgens, Eric Bastos
3 Espírito-Santo, Fernando Del Bon
4 Cantinho, Roberta Zecchini
5 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
ORCID1 0000-0002-8389-0269
Grupo1 CST-CST-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3
4
5 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3
4
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gracielatejadap@gmail.com
2
3
4
5 jean.ometto@inpe.br
RevistaCarbon Balance and Management
Volume14
Número1
Páginase11
Nota SecundáriaB2_INTERDISCIPLINAR B2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2019-09-18 16:25:35 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:22 :: administrator -> simone :: 2019
2020-01-06 16:30:55 :: simone -> administrator :: 2019
2021-03-06 05:20:56 :: 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-ChaveAmazon
Tropical rain forest
Remote sensing
Carbon
Aboveground biomass
REDD+
ResumoBackground: Brazilian Amazon forests contain a large stock of carbon that could be released into the atmosphere as a result of land use and cover change. To quantify the carbon stocks, Brazil has forest inventory plots from diferent sources, but they are unstandardized and not always available to the scientifc community. Considering the Brazil‑ ian Amazon extension, the use of remote sensing, combined with forest inventory plots, is one of the best options to estimate forest aboveground biomass (AGB). Nevertheless, the combination of limited forest inventory data and diferent remote sensing products has resulted in signifcant diferences in the spatial distribution of AGB estimates. This study evaluates the spatial coverage of AGB data (forest inventory plots, AGB maps and remote sensing products) in undisturbed forests in the Brazilian Amazon. Additionally, we analyze the interconnection between these data and AGB stakeholders producing the information. Specifcally, we provide the frst benchmark of the existing feld plots in terms of their size, frequency, and spatial distribution. Results: We synthesized the coverage of forest inventory plots, AGB maps and airborne light detection and rang‑ ing (LiDAR) transects of the Brazilian Amazon. Although several extensive forest inventories have been implemented, these AGB data cover a small fraction of this region (e.g., central Amazon remains largely uncovered). Although the use of new technology such as airborne LiDAR cover a signifcant extension of AGB surveys, these data and forest plots represent only 1% of the entire forest area of the Brazilian Amazon. Conclusions: Considering that several institutions involved in forest inventories of the Brazilian Amazon have difer‑ ent goals, protocols, and time frames for forest surveys, forest inventory data of the Brazilian Amazon remain unstand‑ ardized. Research funding agencies have a very important role in establishing a clear sharing policy to make data free and open as well as in harmonizing the collection procedure. Nevertheless, the use of old and new forest inventory plots combined with airborne LiDAR data and satellite images will likely reduce the uncertainty of the AGB distribu‑ tion of the Brazilian Amazon.
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > COCST > Evaluating spatial coverage...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > Evaluating spatial coverage...
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agreement.html 18/09/2019 13:24 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvos13021-019-0126-8.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/3F3T29H
8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/03.06.05.18 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 1
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
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 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 Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/42DUEME
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.02.18.11   (acesso restrito)
Última Atualização2020:05.02.18.11.27 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/05.02.18.11.28
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.06 (UTC) administrator
DOI10.1186/s40663-020-00228-1
ISSN2095-6355
Chave de CitaçãoTejadaPinellGörgOvanOmet:2020:MaDaGa
TítuloMapping data gaps to estimate biomass across Brazilian Amazon forests
Ano2020
MêsDec.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4023 KiB
2. Contextualização
Autor1 Tejada Pinell, Graciela
2 Görgens, Eric Bastos
3 Ovando, Alex
4 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
Grupo1 CST-CST-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3
4 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)
3 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gracielatejadap@gmail.com
2
3
4 jean.ometto@inpe.br
RevistaForest Ecosystems
Volume7
Número1
Páginase25
Histórico (UTC)2020-05-02 18:15:05 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:06 :: 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-ChaveAmazon
Tropical forest
Carbon
Aboveground biomass
Data gaps
REDD+
Environmental factors
ResumoBackground: Tropical forests play a fundamental role in the provision of diverse ecosystem services, such as biodiversity, climate and air quality regulation, freshwater provision, carbon cycling, agricultural support and culture. To understand the role of forests in the carbon balance, aboveground biomass (AGB) estimates are needed. Given the importance of Brazilian tropical forests, there is an urgent need to improve AGB estimates to support the Brazilian commitments under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Many AGB maps and datasets exist, varying in availability, scale and coverage. Thus, stakeholders, policy makers and scientists must decide which AGB product, dataset or combination of data to use for their particular goals. In this study, we assessed the gaps in the spatial AGB data across the Brazilian Amazon forests not only to orient the decision makers about the data that are currently available but also to provide a guide for future initiatives. Results: We obtained a map of the gaps in the forest AGB spatial data for the Brazilian Amazon using statistics and differences between AGB maps and a spatial multicriteria evaluation that considered the current AGB datasets. The AGB spatial data gap map represents areas with good coverage of AGB data and, consequently, the main gaps or priority areas where further biomass assessments should focus, including the northeast of Amazon State, Amapá and northeast of Pará. Additionally, by quantifying the variability in both the AGB maps and field data on multiple environmental factors, we provide valuable elements for understanding the current AGB data as a function of climate, soil, vegetation and geomorphology. Conclusions: The map of AGB data gaps could become a useful tool for policy makers and different stakeholders working on National Communications, Reducing Emissions from Deforestation and Degradation (REDD+), or carbon emissions modeling to prioritize places to implement further AGB assessments. Only 0.2% of the Amazon biome forest is sampled, and extensive effort is necessary to improve what we know about the tropical forest.
ÁreaCST
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Mapping data gaps...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > Mapping data gaps...
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agreement.html 02/05/2020 15:11 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvotejada_mapping.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 6
sid.inpe.br/bibdigital/2021/03.06.05.18 2
DivulgaçãoPORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3P55PUP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/06.16.22.29
Última Atualização2017:10.23.17.32.30 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/06.16.22.29.29
Última Atualização dos Metadados2021:06.25.18.53.53 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17912-TDI/2645
Chave de CitaçãoTejadaPinell:2017:SpAsDa
TítuloSpatial assessment of data gaps for estimating biomass across the brazilian Amazon
Título AlternativoAvaliação espacial das lacunas de dados para as estimativas de biomassa da amazônia brasileira
CursoCST-CST-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2017
Data2017-06-29
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Ciência do Sistema Terrestre)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas113
Número de Arquivos1
Tamanho5925 KiB
2. Contextualização
AutorTejada Pinell, Graciela
GrupoCST-CST-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Bancavon Randow, Celso (presidente)
Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud (orientador)
Görgens, Eric Bastos (orientador)
Krug, Thelma
Estraviz Rodriguez, Luiz Carlos
Longo, Marcos
Endereço de e-Mailgracielatejadap@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2017-06-22 19:15:52 :: gracielatejadap@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-06-23 11:36:36 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> administrator ::
2017-06-30 05:06:22 :: administrator -> gracielatejadap@gmail.com ::
2017-08-26 01:05:00 :: gracielatejadap@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-10-09 18:57:24 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> administrator ::
2017-10-17 14:32:43 :: administrator -> simone ::
2017-10-17 14:36:01 :: simone -> administrator :: -> 2017
2017-10-17 14:47:09 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-17 14:48:01 :: simone -> administrator :: 2017
2017-10-19 17:33:56 :: administrator -> yolanda :: 2017
2017-10-23 17:27:55 :: yolanda -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2017
2017-10-23 17:33:11 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> simone :: 2017
2017-10-24 16:42:36 :: simone -> administrator :: 2017
2021-06-25 18:53:53 :: administrator -> :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveamazon
tropical rain forest
carbon. aboveground biomass
REDD+
environmental factors
Amazônia
floresta tropical úmida. Carbono
biomassa acima do solo
REDD+
fatores ambientais
ResumoAmazon forest provides fundamental ecosystem services such as biodiversity conservation, water cycling and carbon sequestration. Given the large extent of Brazilian forests, 75% of the Amazon Basin, there is great uncertainty in the storage of aboveground biomass (AGB) carbon stocks. There is a significant difference between AGB estimates and an urgent need to improve AGB estimates to support the National Communications (NC) of Brazil to the United Nations Framework Convention on Climate Change and Reducing Emissions from Deforestation and Degradation (REDD+). Whether for NC, REDD+ or for the carbon emissions modeling, stakeholders, policy makers and scientists have to decide which AGB product, dataset or combination of data to use, according to its availability, scale and coverage. The purpose of this study was to assess forest AGB spatial data gaps across the Brazilian Amazon. To achieve this goal, we conducted an extensive review and analysis of the AGB datasets coverage. AGB stakeholders connections were made through a social network analysis. Also, AGB maps variability within different environmental factors maps (soil, vegetation, topography and climate) were analyzed. Using difference and statistical analyses of AGB maps and, through a spatial multicriteria evaluation, we obtained a forest AGB spatial data gaps map for the Brazilian Amazon. The spatial coverage of AGB field and airborne LiDAR data shows great areas without AGB data and, even though stakeholders have connections, few datasets are available. By quantifying AGB maps and field data variability within multiple environmental factors, we provide valuable elements for understanding the current AGB data in function of climate, soils, vegetation and geomorphology. The main differences between AGB maps are found next to the rivers (mainly the Amazon River), in Amapá, northeast of Pará and central and north Amazon States, these areas coincide with areas of higher AGB. The forest AGB spatial data gaps map, which refers to places with no field or LiDAR data and where AGB maps differ the most, show the priority areas for further AGB assessments in the Brazilian Amazon. This study can be a useful tool for policy makers and different stakeholders working on AGB on which to base their decisions to choose AGB data or products for National Communications, REDD+, or carbon emissions modeling. RESUMO: A floresta amazônica fornece serviços ecossistêmicos fundamentais, como conservação da biodiversidade, ciclagem a água e sequestro de carbono. Dada a grande extensão das florestas brasileiras, 75% da Bacia Amazônica, existe uma grande incerteza nos estoques de carbono da biomassa acima do solo (AGB) armazenados na região. As estimativas de AGB existentes diferem significativamente entre si e há uma necessidade urgente de melhorá-las, uma vez que podem dar suporte às Comunicações Nacionais (NC) do Brasil para a Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudanças do Clima (UNFCCC) e Redução das Emissões por Desmatamento e Degradação florestal (REDD+). Seja para NC, REDD+ ou para a modelagem de emissões de carbono, as partes interessadas, os tomadores de decisão e os cientistas devem decidir qual produto, conjunto de dados ou combinação de dados de AGB usar, de acordo com sua disponibilidade, escala e cobertura. Com o objetivo de suprir esta demanda, neste estudo, avaliamos as lacunas de dados espaciais de AGB da floresta na Amazônia brasileira. Para isso, fizemos uma extensa revisão e análise da cobertura dos conjuntos de dados disponíveis. As conexões entre as partes interessadas foram feitas usando a social network analysis. Além disso, analisamos a variabilidade dos mapas de AGB em função de diferentes fatores ambientais (solo, vegetação, topografia e clima). Foram feitas também análises estatísticas e das diferenças entre os mapas de AGB e, com uma avaliação espacial multicritério, produzimos um mapa das lacunas de dados de AGB para a floresta amazônica brasileira. A cobertura espacial de AGB e os dados LiDAR aéreos mostram grandes áreas sem informação e, mesmo que as partes interessadas tenham conexões, poucos conjuntos de dados estão disponíveis. Ao quantificar os mapas de AGB e a variabilidade dos dados de campo em múltiplos fatores ambientais, fornecemos elementos valiosos para a compreensão dos dados de AGB atuais em função do clima, dos solos, da vegetação e da geomorfologia. As principais diferenças entre os mapas são encontradas ao lado dos rios (principalmente o rio Amazonas), no Amapá, no nordeste do Pará e nos estados amazônicos do centro e norte, coincidindo com áreas de maior AGB. O mapa de lacunas de dados espaciais de AGB da floresta,que se refere a locais sem dados de campo ou LiDAR e também onde os mapas da AGB diferem mais, mostram as áreas prioritárias para futuras avaliações de AGB na Amazônia brasileira. Este estudo é uma ferramenta útil para os formuladores de políticas e as diferentes partes interessadas que trabalham na AGB, que terá que devem decidir quais dados ou produtos da AGB devem usar para Comunicação Nacional, REDD + ou modelagem de emissões de carbono.
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CST > Spatial assessment of...
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originais/001-9.pdf 09/10/2017 16:43 31.9 KiB 
originais/@4primeirasPaginas-7.pdf 05/10/2017 17:26 161.2 KiB 
originais/Tese_Graciela_Tejada_CCST.docx 04/10/2017 16:45 23.8 MiB
originais/Tese_Graciela_Tejada_CCST.pdf 04/10/2017 17:00 5.6 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 16/06/2017 19:29 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 23/10/2017 15:32 897.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3P55PUP
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3P55PUP
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosgabinete@inpe.br
gracielatejadap@gmail.com
simone
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
gabinete@inpe.br
gracielatejadap@gmail.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/449U4PL
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/03.06.05.18 1
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format 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
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3U255GH
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/09.06.16.55
Última Atualização2019:09.06.16.55.40 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/09.06.16.55.41
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.12.30.35 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoAlmeidaGAOJPSSFL:2019:AbBiEs
TítuloAboveground biomass estimation in the brazilian Amazon using combined LIDAR and hyperspectral data
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho327 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Almeida, Catherine Torres de
 2 Galvão, Lênio Soares
 3 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
 4 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
 5 Jacon, Aline Daniele
 6 Pereira, Francisca Rocha de Souza
 7 Sato, Luciane Yumie
 8 Silva, Camila Valéria de Jesus
 9 Ferreira Ferreira, Jefferson
10 Longo, Marcos
Grupo 1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 4 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 7 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 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)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Lancaster University
 9 Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá
10 Jet Propulsion Laboratory
Endereço de e-Mail do Autor 1 catherine.almeida@inpe.br
 2 lenio.galvao@inpe.br
 3 luiz.aragao@inpe.br
 4 jean.ometto@inpe.br
 5 alinejacon@hotmail.com
 6 franrspereira@gmail.com
 7 lucianesato@gmail.com
 8 camilaflorestal@gmail.com
 9 jefferson.ferreira@mamiraua.org.br
10 mlongo@jpl.nasa.gov
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
Páginas1843-1846
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-01 12:28:35 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 12:30:35 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveimaging spectrometry
laser scanning
machine learning
biomass
tropical forest
ResumoActive Light Detection And Ranging (LiDAR) and passive Hyperspectral Imaging (HSI) remote sensing provide complementary information that can be combined to improve the estimation of vegetation properties, such as aboveground biomass (AGB). Thus, the main objective of this study is to evaluate the combined use of LiDAR and HSI data for estimating AGB in the Brazilian Amazon, by using six regression methods, a high range of remote sensing metrics, and feature selection. To assess the prediction ability of the remote sensing data, single and combined LiDAR and HSI metrics were regressed against AGB from 147 sample plots across the Brazilian Amazon Biome. Overall, the results showed a similar model performance for both LiDAR and HSI single datasets, and for the regression methods used. However, the combination of LiDAR and HSI data improved the AGB estimation accuracy.
ÁreaSRE
TipoFloresta e outros tipos de vegetação
Arranjo 1urlib.net > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Aboveground biomass estimation...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > COCST > Aboveground biomass estimation...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Aboveground biomass estimation...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Aboveground biomass estimation...
Arranjo 5Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Aboveground biomass estimation...
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/8JMKD3MGP6W34M/3U255GH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3U255GH
Idiomapt
Arquivo Alvo97359.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/3F3T29H
8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 2
sid.inpe.br/marte2/2023/05.18.17.15 1
sid.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 holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TP8QK2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.27   (acesso restrito)
Última Atualização2020:01.10.09.40.06 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.01.15.27.02
Última Atualização dos Metadados2020:01.10.09.40.06 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCassolAraMorCarShi:2019:PoAlDa
TítuloPolarimetric Alos/Palsar-2 data for retrieving aboveground biomass of secondary forest in the Brazilian Amazon
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho296 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cassol, Henrique Luis Godinho
2 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
3 Moraes, Elisabete Caria
4 Carreiras, João Manuel de Brito
5 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JH24
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4
5 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 University of Sheffield
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 henrique@dsr.inpe.br
2 luiz.aragao@inpe.br
3 elisabete.moraes@inpe.br
4
5 yosio.shimabukuro@inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Localização do EventoYokohama, Japan
Data28 July - 02 Aug.
Editora (Publisher)IEEE
Páginas1773-1776
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2019-08-01 15:27:02 :: simone -> administrator ::
2020-01-06 11:42:17 :: 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-ChaveSAR
Amazon Forest
Polarimetry
Scattering Decomposition
Second Growth
ResumoSecondary forests (SFs) are one of the major carbon sink in the Neotropics due to the rapid carbon assimilating in their aboveground biomass (AGB). However, the accurate contribution of the SFs to the carbon cycle is a great challenge because of the uncertainty in AGB estimates. In this context, the main objective of this work is to explore polarimetric Alos/Palsar-2 data from to model AGB in the SFs of the Central Amazon, Amazonas State. Forest inventory was conducted in 2014 with the measured of 23 field plots. Multiple linear regression analysis was performed to select the best model by corrected AICw and validated by leave-one-out bootstrapping method. The best fitted model has six parameters and explained 65% of the aboveground biomass variability. The prediction error was calculated to be RMSEP = 8.8 ± 2.98 Mg.ha-1 (8.75%). The main polarimetric attributes in the model were those direct related to multiple scattering mechanisms as the Shannon Entropy and the volumetric mechanism of Bhattacharya decomposition; and those related to increase in double-bounce as the co-polarization ratio (VV/HH) resulted of soil-trunk interactions. Such models are intended to improve accuracy for mapping SFs AGB in often cloudy environments as in the Brazilian Amazon.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Polarimetric Alos/Palsar-2 data...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Polarimetric Alos/Palsar-2 data...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvocassol_polarimetric.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.11 6
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 publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/386ST3P
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2010/09.01.18.26   (acesso restrito)
Última Atualização2010:09.01.18.28.48 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2010/09.01.18.26.36
Última Atualização dos Metadados2020:04.28.18.34.16 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/s12145-009-0032-9
ISSN1073-9149
1525-6030
Chave de CitaçãoAmaralD’Al:2009:SpDaAv
TítuloSpatial data availability and its implications for sustainable development of the Brazilian Amazon
Ano2009
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho320 KiB
2. Contextualização
Autor1 Amaral, Silvana
2 D’Alge, Julio Cesar Lima
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8Q
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 undefined
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaInstrumentation Science and Technology
Volume2
Número4
Páginas193–203
Histórico (UTC)2010-09-01 18:39:18 :: marciana -> administrator :: 2009
2012-11-22 14:51:07 :: administrator -> banon :: 2009
2013-02-05 18:36:15 :: banon -> administrator :: 2009
2020-04-28 18:34:16 :: administrator -> simone :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveAmazonia . Data dissemination systems . Geospatial data availability . Sustainability
ResumoIn the Amazonia region, general policy based on sustainable development must be adopted to counterbalance natural conservation and the needs of people. To discuss and monitor the regional development requires a significant variety of spatial data. However, making data available is not simple and various solutions usually are presented in non-standardized and non-interchangeable databases. This paper presents an overview of spatial data available for the Amazonia region, and initiatives of data dissemination systems, considering various geographical scales and data access. From this general perspective, we discuss some ideas about the importance of spatial data for sustainability and suggest interactive systems that could contribute to local development and environmental conservation. The limitation on the promotion of spatial information and data sharing in Amazonia is neither computational nor technological. Rather, it is a matter of informing those who generate the data about the benefits of knowledge as a public good and promoting collaborative work. Creating a convergent spatial consciousness about the territory, and bringing together every environmental player, is a step towards the discussion and planning of the sustainable development of the Amazonia.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Spatial data availability...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Spatial data availability...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvosilvanafulltext.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
marciana
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage e-mailaddress electronicmailaddress format isbn label lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype
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/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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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
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simone
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Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
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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 ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/4299LFP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.03.20.59
Última Atualização2020:06.02.15.13.58 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/04.03.20.59.54
Última Atualização dos Metadados2020:06.07.08.43.42 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18288-TDI/2964
Chave de CitaçãoAlmeida:2020:InLiHy
TítuloIntegration of LiDAR and hyperspectral data for forest disturbance characterization and aboveground biomass estimation in the Brazilian Amazon
Título AlternativoIntegração de dados LiDAR e hiperespectrais para a caracterização de distúrbios florestais e a estimativa da biomassa acima do solo na Amazônia Brasileira
CursoSER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2020
Data2020-03-04
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas126
Número de Arquivos1
Tamanho6648 KiB
2. Contextualização
AutorAlmeida, Catherine Torres de
BancaAnderson, Liana Oighenstein (presidente)
Galvão, Lênio Soares (orientador)
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de (orientador)
Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
Graça, Paulo Maurício Lima de Alencastro
Keller, Michael Maier
Endereço de e-Mailcathe.torres@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2020-04-03 21:12:50 :: cathe.torres@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2020-04-07 17:57:51 :: pubtc@inpe.br -> cathe.torres@gmail.com ::
2020-04-08 00:46:21 :: cathe.torres@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2020-04-09 15:01:06 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2020-06-02 13:51:09 :: administrator -> simone ::
2020-06-02 13:52:50 :: simone :: -> 2020
2020-06-02 15:15:07 :: simone -> administrator :: 2020
2020-06-07 08:43:42 :: administrator -> :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavehyperspectral remote sensing
laser scanning
data fusion
tropical forest
secondary successions
sensoriamento remoto hiperespectral
perfilamento a laser
fusão de dados
floresta tropical
sucessões secundárias
ResumoAdvancements in remote sensing technologies provide new opportunities to answer complex ecological questions in tropical forests, which play a crucial role on the stability of global biogeochemical cycles and biodiversity. Light Detection And Ranging (LiDAR) and Hyperspectral Imaging (HSI) provide complementary information that can potentially improve the characterization of tropical forests and reduce the uncertainties in estimating greenhouse gas emissions from deforestation and forest degradation. This thesis aims to explore optimal procedures for improving tropical forest disturbance characterization and aboveground biomass (AGB) modeling using integrated LiDAR and HSI data and advanced machine learning algorithms. The study area covered 12 sites distributed across the Brazilian Amazon biome, spanning a variety of environmental and anthropogenic conditions. The methods were divided into three parts: (1) classification of forest disturbance status (Chapter 5); (2) AGB modeling (Chapter 6); and (3) analysis of the AGB variability according to anthropogenic and environmental variables (Chapter 7). Firstly, four classes of forest disturbance (undisturbed forests, disturbed mature forests, and two stages of secondary forests) were identified using Landsat time series between 1984 and 2017. Several LiDAR and HSI metrics obtained over 600 sample plots were then used as input data to three machine learning models for distinguishing those classes. Secondly, georeferenced inventory data from 132 sample plots were used to obtain a reference field AGB. A great number of LiDAR and HSI metrics (45 and 288, respectively) were submitted to a correlation filtering followed by a feature selection procedure (recursive feature elimination) to optimize the performance of six regression models. Finally, the average of AGB predictions from the best multisensor models was calculated over 600 sample plots where field AGB data were not available. A multivariable linear regression model was then used to assess the extent to which the predicted AGB variability was affected by anthropogenic (disturbance type and time) and environmental (annual rainfall, climatic water deficit, and topography) factors in secondary and mature forests. Overall, the results showed that the combination of LiDAR and HSI data improved both the classification of forest disturbances and the estimation of AGB compared to using a single data source. Using multisource remote sensing data was more effective than using advanced machine learning for both classification and regression models. The LiDAR-based upper canopy cover and the HSI-based absorption bands in the nearinfrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) spectral regions were the most influential metrics for characterizing the disturbance status and estimating AGB. Anthropogenic disturbances played the greatest effect on predicted AGB variability, reducing up to 44% the AGB of disturbed mature forests compared to the undisturbed ones. Secondary forests displayed an AGB recovery rate of 4.4 Mg.ha-1.yr-1. Water deficit also affected the variability of AGB in both mature and secondary forests, suggesting a lower recovery potential in water-stressed areas. The results highlight the potential of integrating LiDAR and HSI data for improving our understanding of forest dynamics in the face of increasing anthropogenic global changes. RESUMO: Os avanços nas tecnologias de sensoriamento remoto oferecem novas oportunidades para responder a questões ecológicas complexas em florestas tropicais, que desempenham um papel crucial nos ciclos biogeoquímicos globais e na biodiversidade. O sensoriamento remoto LiDAR (Light Detection And Ranging) e HSI (imageamento hiperespectral) fornecem informações complementares que podem melhorar a caracterização das florestas tropicais e reduzir as incertezas na estimativa das emissões de gases de efeito estufa devido ao desmatamento e degradação florestal. Esta tese visa explorar os procedimentos ideais para melhorar a caracterização de distúrbios das florestas tropicais e a modelagem de biomassa acima do solo (AGB) através do uso de dados LiDAR e HSI integrados e algoritmos avançados de aprendizado de máquina. A área de estudo abrangeu 12 locais distribuídos no bioma Amazônia no Brasil, incluindo uma variedade de condições ambientais e antropogênicas. Os métodos foram divididos em três partes: (1) classificação do status de distúrbio florestal (Capítulo 5); (2) modelagem da AGB (Capítulo 6); e (3) análise da variabilidade da AGB segundo variáveis antropogênicas e ambientais (Capítulo 7). Primeiramente, quatro classes de distúrbios florestais (florestas não perturbadas, florestas maduras perturbadas e dois estágios de florestas secundárias) foram identificadas usando séries temporais do Landsat entre 1984 e 2017. Várias métricas de LiDAR e HSI obtidas em 600 parcelas amostrais foram usadas como dados de entrada em três modelos de aprendizado de máquina para distinguir essas classes. Em segundo lugar, dados de inventário georreferenciados de 132 parcelas amostrais foram usados para obter a AGB de referência. Um grande número de métricas LiDAR e HSI (45 e 288, respectivamente) foram submetidas a um filtro de correlação seguido de um procedimento de seleção de atributos (Recursive Feature Elimination) para otimizar o desempenho de seis modelos de regressão. Finalmente, a média das estimativas de AGB derivadas dos melhores modelos multisensores foi calculada em 600 parcelas amostrais onde os dados de AGB de campo não estavam disponíveis. Um modelo de regressão linear multivariável foi então usado para avaliar até que ponto a variabilidade da AGB é afetada por fatores antropogênicos (tipo e tempo de distúrbio florestal) e ambientais (precipitação anual, déficit hídrico climático e topografia) em florestas secundárias e maduras. No geral, os resultados obtidos nos três capítulos mostraram que a combinação dos dados LiDAR e HSI melhorou a classificação dos distúrbios florestais e a estimativa da AGB em comparação ao uso de uma única fonte de dados. O uso de dados de sensoriamento remoto de várias fontes foi mais eficaz do que as técnicas avançadas de aprendizado de máquina para os modelos de classificação e regressão. A cobertura superior do dossel baseada em dados LiDAR e as bandas de absorção baseadas em dados HSI nas regiões espectrais de infravermelho próximo e infravermelho de ondas curtas foram as métricas mais influentes para caracterizar o status de perturbação e estimar a AGB. Os distúrbios antropogênicos tiveram o maior efeito na variabilidade da AGB derivada de dados multisensores, reduzindo em até 44% a AGB de florestas maduras perturbadas em comparação com as não perturbadas. As florestas secundárias apresentaram uma taxa de recuperação de AGB de 4,4 Mg.ha-1.ano-1. O déficit hídrico também afetou a variabilidade da AGB em florestas maduras e secundárias, sugerindo um menor potencial de recuperação em áreas sob alto estresse hídrico. Os resultados destacam o potencial da integração de dados LiDAR e HSI para melhorar nosso entendimento da dinâmica florestal diante das crescentes mudanças globais antropogênicas.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Integration of LiDAR...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/4299LFP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/4299LFP
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuárioscathe.torres@gmail.com
pubtc@inpe.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório 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 readergroup resumeid schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TSB2EP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.20.14.14   (acesso restrito)
Última Atualização2019:08.20.14.14.41 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/08.20.14.14.41
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.15.53.48 (UTC) simone
DOI10.1016/j.rse.2019.111323
ISSN0034-4257
Chave de CitaçãoAlmeidaGAOJPSLGSFL:2019:CoLiHy
TítuloCombining LiDAR and hyperspectral data for aboveground biomass modeling in the Brazilian Amazon using different regression algorithms
Ano2019
MêsOct.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3707 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Almeida, Catherine Torres de
 2 Galvão, Lênio Soares
 3 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
 4 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
 5 Jacon, Aline Daniele
 6 Pereira, Francisca Rocha de Souza
 7 Sato, Luciane Yumie
 8 Lopes, Aline Pontes
 9 Graça, Paulo Maurício Lima de Alencastro
10 Silva, Camila Valéria de Jesus
11 Ferreira-Ferreira, Jefferson
12 Longo, Marcos
Identificador de Curriculo 1
 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLF
Grupo 1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
 2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 4 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
 6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
 7 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 8 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 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)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA)
10 Lancaster University
11 Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá
12 California Institute of Technology
Endereço de e-Mail do Autor 1 catherine.almeida@inpe.br
 2 lenio.galvao@inpe.br
 3 luiz.aragao@inpe.br
 4 jean.ometto@inpe.br
 5 alinejacon@hotmail.com
 6 francisca.pereira@inpe.br
 7 luciane.sato@inpe.br
 8 aline.lopes@inpe.br
 9 pmlag@inpa.gov.br
10 c.silva@lancaster.ac.uk
11 jefferson.ferreira@mamiraua.org.br
12 mlongo@jpl.nasa.gov
RevistaRemote Sensing of Environment
Volume232
Páginase111323
Nota SecundáriaA1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_ENGENHARIAS_I A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_BIODIVERSIDADE
Histórico (UTC)2019-08-20 14:14:41 :: simone -> administrator ::
2019-08-20 14:35:29 :: administrator -> simone :: 2019
2019-08-20 15:01:34 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:18 :: 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-ChaveHyperspectral remote sensing
Laser scanning
Data integration
Tropical forest
Carbon stock
ResumoAccurate estimates of aboveground biomass (AGB) in tropical forests are critical for supporting strategies of ecosystem functioning conservation and climate change mitigation. However, such estimates at regional and local scales are still highly uncertain. Airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) and Hyperspectral Imaging (HSI) can characterize the structural and functional diversity of forests with high accuracy at a sub-meter resolution, and potentially improve the AGB estimations. In this study, we compared the ability of different data sources (airborne LiDAR and HSI, and their combination) and regression methods (linear model - LM, linear model with ridge regularization - LMR, Support Vector Regression - SVR, Random Forest - RF, Stochastic Gradient Boosting - SGB, and Cubist - CB) to improve AGB predictions in the Brazilian Amazon. We used georeferenced inventory data from 132 sample plots to obtain a reference field AGB and calculated 333 metrics (45 from LiDAR and 288 from HSI) that could be used as predictors for statistical AGB models. We submitted the metrics to a correlation filtering followed by a feature selection procedure (recursive feature elimination) to optimize the performance of the models and to reduce their complexity. Results showed that both LiDAR and HSI data used alone provided relatively high accurate models if adequate metrics and algorithms are chosen (RMSE = 67.6 Mg.ha−1 , RMSE% = 36%, R2 = 0.58, for the best LiDAR model; RMSE = 68.1 Mg.ha−1 , RMSE % = 36%, R2 = 0.58, for the best HSI model). However, HSI-only models required more metrics (512) than LiDAR-only models (25). Models combining metrics from both datasets resulted in more accurate AGB estimates, regardless of the regression method (RMSE = 57.7 Mg.ha−1 , RMSE% = 31%, R2 = 0.70, for the best model). The most important LiDAR metrics for estimating AGB were related to the upper canopy cover and tree height percentiles, while the most important HSI metrics were associated with the near infrared and shortwave infrared spectral regions, particularly the leaf/canopy water and lignin-cellulose absorption bands. Finally, an analysis of variance (ANOVA) showed that the remote sensing data source (LiDAR, HSI, or their combination) had a greater effect size than the regression algorithms. Thus, no single algorithm outperformed the others, although the LM method was less suitable when applied to the HSI and hybrid datasets. Results show that the synergistic use of LiDAR and hyperspectral data has great potential for improving the accuracy of the biomass estimates in the Brazilian Amazon.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Combining LiDAR and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Combining LiDAR and...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Combining LiDAR and...
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agreement.html 20/08/2019 11:14 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoalmeida_combining.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher allowfinaldraft24
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/bibdigital/2013/10.19.20.40 4
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.28 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition 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
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/3SKC6Q8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/01.23.17.25
Última Atualização2019:01.23.17.25.39 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/01.23.17.25.39
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.08 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs11010059
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoCassolCaMoArSiQuSh:2019:ReSeFo
TítuloRetrieving secondary forest aboveground biomass from polarimetric ALOS-2 PALSAR-2 data in the Brazilian Amazon
Ano2019
Mêsjan.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho14804 KiB
2. Contextualização
Autor1 Cassol, Henrique Luis Godinho
2 Carreiras, João Manuel de Brito
3 Moraes, Elisabete Caria
4 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
5 Silva, Camila Valéria de Jesus
6 Quegan, Shaun
7 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JH24
4
5
6
7 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
ORCID1 0000-0001-6728-4712
2 0000-0003-2737-9420
3
4
5 0000-0002-4867-9871
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5
6
7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 National Centre for Earth Observation (NCEO)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Lancaster University
6 National Centre for Earth Observation (NCEO)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 henrique@dsr.inpe.br
2 j.carreiras@sheffield.ac.uk
3 bete@ltid.inpe.br
4 laragao@dsr.inpe.br
5
6 S.Quegan@shef.ac.uk
7 yosio@dsr.inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume11
Número1
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2019-01-23 17:25:39 :: simone -> administrator ::
2019-01-23 17:25:40 :: administrator -> simone :: 2019
2019-01-23 17:26:28 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:08 :: 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-Chavebackscattering
L-band
SAR polarimetry
microwave
Chapman-Richards model
tropical forest
ResumoSecondary forests (SF) are important carbon sinks, removing CO2 from the atmosphere through the photosynthesis process and storing photosynthates in their aboveground live biomass (AGB). This process occurring at large-scales partially counteracts C emissions from land-use change, playing, hence, an important role in the global carbon cycle. The absorption rates of carbon in these forests depend on forest physiology, controlled by environmental and climatic conditions, as well as on the past land use, which is rarely considered for retrieving AGB from remotely sensed data. In this context, the main goal of this study is to evaluate the potential of polarimetric (quad-pol) ALOS-2 PALSAR-2 data for estimating AGB in a SF area. Land-use was assessed through Landsat time-series to extract the SF age, period of active land-use (PALU), and frequency of clear cuts (FC) to randomly select the SF plots. A chronosequence of 42 SF plots ranging 328 years (20 ha) near the Tapajós National Forest in Pará state was surveyed to quantifying AGB growth. The quad-pol data was explored by testing two regression methods, including non-linear (NL) and multiple linear regression models (MLR).We also evaluated the influence of the past land-use in the retrieving AGB through correlation analysis. The results showed that the biophysical variables were positively correlated with the volumetric scattering, meaning that SF areas presented greater volumetric scattering contribution with increasing forest age. Mean diameter, mean tree height, basal area, species density, and AGB were significant and had the highest Pearson coefficients with the Cloude decomposition (3), which in turn, refers to the volumetric contribution backscattering from cross-polarization (HV) ( = 0.570.66, p-value < 0.001). On the other hand, the historical use (PALU and FC) showed the highest correlation with angular decompositions, being the Touzi target phase angle the highest correlation (Fs) ( = 0.37 and = 0.38, respectively). The combination of multiple prediction variables with MLR improved the AGB estimation by 70% comparing to the NL model (R2 adj. = 0.51; RMSE = 38.7 Mg ha􀀀1) bias = 2.1 37.9 Mg ha􀀀1 by incorporate the angular decompositions, related to historical use, and the contribution volumetric scattering, related to forest structure, in the model. The MLR uses six variables, whose selected polarimetric attributes were strongly related with different structural parameters such as the mean forest diameter, basal area, and the mean forest tree height, and not with the AGB as was expected. The uncertainty was estimated to be 18.6% considered all methodological steps of the MLR model. This approach helped us to better understand the relationship between parameters derived from SAR data and the forest structure and its relation to the growth of the secondary forest after deforestation events.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Retrieving secondary forest...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Retrieving secondary forest...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 23/01/2019 15:25 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3SKC6Q8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3SKC6Q8
Idiomaen
Arquivo Alvocassol_retrieving.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.11 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 pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar