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Data e hora local de busca: 16/05/2024 02:06.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3U5UM6B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.30.12.42
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.30.12.42.19
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.22 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoBeuchleSLVCJLA:2019:LaMoBa
TítuloForest disturbances in the Brazilian Amazon - Large-scale monitoring based on cloud-computed remote sensing analysis
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
2. Contextualização
Autor1 Beuchle, René
2 Shimabukuro, Yosio Edemir
3 Langner, Andreas Johannes
4 Vogt, Peter
5 Carboni, Silvia
6 Janouskova, Klara
7 Lima, Thais Almeida
8 Achard, Frédéric
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 European Commission, Joint Research Centre (JRC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 European Commission, Joint Research Centre (JRC)
4 European Commission, Joint Research Centre (JRC)
5 GFT ITALIA Srl.
6 ARHS Developments S.A.
7 University of British Columbia
8 European Commission, Joint Research Centre (JRC)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 yosio.shimabukuro@inpe.br
Nome do EventoCongresso Mundial da IUFRO
Localização do EventoCuritiba, PR
Data29 set. - 05 out.
Histórico (UTC)2019-09-30 12:42:19 :: simone -> administrator ::
2020-01-06 11:42:22 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
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Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Resumohe disturbances of forest cover by processes like selective logging and forest fires are very common in tropical forest. These disturbances heavily affect forest functionalities, lead to a decrease of forest biomass and contribute to greenhouse gas emissions. However, the quantification of the disturbance extend remains a challenging task because disturbed forest areas do not consist in a long-term conversion to another land use, but often undergo fast regrowth and thus are easily detectable only for a limited amount of time. We have applied a novel approach based on the ∆rNBR index, which maps the loss of forest canopy on a yearly basis by a multi-image analysis with cloud computing on Google Earth Engine. We have analysed 12 years of forest disturbances (2000-2011) over large area of interest (ca. 414,000 km2), defined by the intersection of the Mato Grosso State border and the Brazilian Amazon biome. We assessed the logging and fire intensity by applying a grid of 300 m × 300 m spatial resolution over the mapped disturbance pixels. In 2016, more than 220,000 km2 (53,3%) were covered by forest within the area of interest, thereof more than 38,000 km2 (17,3%) were disturbed by selective logging within the 12 years analysed, ranging from 1,819 km2 (2009) to 6,984 km2 (2005). The burned forest added up to 18,711 km2 (8,4%) during this period, the smallest forest area burned in 2001 (68 km2) the larges area in 2007 (10,258 km2).
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Forest disturbances in...
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agreement.html 30/09/2019 09:42 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberoffiles numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle size sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/48743SU
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.53.14   (acesso restrito)
Última Atualização2022:12.15.15.41.16 (UTC) lattes
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2022/12.12.17.53.15
Última Atualização dos Metadados2023:07.08.07.14.40 (UTC) administrator
DOI10.1111/1365-2745.14003
ISSN0022-0477
Rótulolattes: 1325667605623244 7 ReisJGDJNOARC:2022:FoDiGr
Chave de CitaçãoReisJGSJNOARC:2022:FoDiGr
TítuloForest disturbance and growth processes are reflected in the geographical distribution of large canopy gaps across the Brazilian Amazon
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3313 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Reis, Cristiano Rodrigues
 2 Jackson, Toby D.
 3 Gorgens, Eric Bastos
 4 Silva, Ricardo Dalagnol da
 5 Jucker, Tommaso
 6 Nunes, Matheus Henrique
 7 Ometto, Jean Pierre Henry Balbaud
 8 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
 9 Rodriguez, Luiz Carlos Estraviz
10 Coomes, David A.
ORCID 1 0000-0002-5584-613X
 2 0000-0001-8143-6161
 3 0000-0003-2517-0279
 4 0000-0002-7151-8697
 5 0000-0002-0751-6312
 6 0000-0001-9979-6456
 7
 8
 9 0000-0002-1430-7981
10 0000-0002-8261-2582
Grupo 1
 2
 3
 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 5
 6
 7 DIPE3-COGPI-INPE-MCTI-GOV-BR
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Universidade de São Paulo (USP)
 2 University of Cambridge
 3 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 5 University of Bristol
 6 University of Helsinki
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Universidade de São Paulo (USP)
10 University of Cambridge
Endereço de e-Mail do Autor 1 cristiano.reis@usp.br
 2 tobydjackson@gmail.com
 3
 4 ricds@hotmail.com
 5
 6
 7 jean.ometto@inpe.br
 8 luiz.aragao@inpe.br
 9
10 dac18@cam.ac.uk
RevistaJournal of Ecology
Volume110
Páginas2971-2983
Nota SecundáriaA1_INTERDISCIPLINAR A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_BIODIVERSIDADE C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I
Histórico (UTC)2022-12-15 15:41:18 :: lattes -> administrator :: 2022
2022-12-20 10:35:34 :: administrator -> lattes :: 2022
2022-12-20 13:23:21 :: lattes -> administrator :: 2022
2023-07-08 07:14:40 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavecanopy height
environmental gradients
forest dynamics
gap size distribution
landscape
ecology
power law
tropical forest
ResumoCanopy gaps are openings in the forest canopy resulting from branch fall and tree mortality events. The geographical distribution of large canopy gaps may reflect underlying variation in mortality and growth processes. However, a lack of data at the appropriate scale has limited our ability to study this relationship until now. We detected canopy gaps using a unique LiDAR dataset consisting of 650 transects randomly distributed across 2500 km2 of the Brazilian Amazon. We characterized the size distribution of canopy gaps using a power law and we explore the variation in the exponent, α. We evaluated how the α varies across the Amazon, in response to disturbance by humans and natural environmental processes that influence tree mortality rates. We observed that South-eastern forests contained a higher proportion of large gaps than North-western, which is consistent with recent work showing greater tree mortality rates in the Southeast than the Northwest. Regions characterized by strong wind gust speeds, frequent lightning and greater water shortage also had a high proportion of large gaps, indicating that geographical variation in α is a reflection of underlying disturbance processes. Forests on fertile soils were also found to contain a high proportion of large gaps, in part because trees grow tall on these sites and create large gaps when they fall; thus, canopy gap analysis picked up differences in growth as well as mortality processes. Finally, we found that human-modified forests had a higher proportion of large gaps than intact forests, as we would expect given that these forests have been disturbed. Synthesis. The proportion of large gaps in the forest canopy varied substantially over the Brazilian Amazon. We have shown that the trends can be explained by geographical variation in disturbance and growth. The frequency of extreme weather events is predicted to increase under climate change, and changes could lead to greater forest disturbance, which should be detectable as an increased proportion of large gaps in intact forests.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Forest disturbance and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGPI > Forest disturbance and...
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoJournal of Ecology - 2022 - Reis - Forest disturbance and growth processes are reflected in the geographical distribution.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2FGP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes number 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 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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Conteúdo da Pasta source
Originais/@4primeirasPaginas.pdf 02/06/2020 10:35 1.7 MiB
Originais/aprovacao.pdf 01/06/2020 15:40 622.1 KiB 
Originais/Thesis_Catherine_FINAL.pdf 13/04/2020 11:09 4.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/04/2020 17:59 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 02/06/2020 11:06 81.8 KiB 
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-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47KS5PS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.16.12.13
Última Atualização2022:09.16.12.18.02 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.16.12.13.10
Última Atualização dos Metadados2024:01.23.16.16.55 (UTC) simone
DOI10.3390/rs14153658
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoDoblasPrietoRBQMAMCSS:2022:OpNeTi
TítuloDETER-R: An Operational Near-Real Time Tropical Forest Disturbance Warning System Based on Sentinel-1 Time Series Analysis
ProjetoMonitoramento dos Biomas Brasileiros por Satélite – Construção de Novas Capacidades (2019 - 2023)
Ano2022
MêsAug.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho672 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Doblas Prieto, Juan
 2 Reis, Mariane Souza
 3 Belluzzo, Amanda Pinoti
 4 Quadros, Camila Barata
 5 Moraes, Douglas Rafael Vidal de
 6 Almeida, Claudio Aparecido de
 7 Maurano, Luís Eduardo Pinheiro
 8 Carvalho, André Fernando Araújo de
 9 Sant'Anna, Sidnei João Siqueira
10 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9 8JMKD3MGP5W/3C9JJ8N
10 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2 CST-CST-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 7 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 9 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
10 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-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 Espaciais (INPE)
10 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 juandb@gmail.com
 2 rin.reis@gmail.com
 3 amanda.belluzzo@gmail.com
 4 camilbquadros@gmail.com
 5 moraesdrv@gmail.com
 6 almeidaclaudio68@gmail.com
 7 luis.maurano@inpe.br
 8 afacarvalho@yahoo.com.br
 9 sjssantanna@gmail.com
10 edemirshima@gmail.com
RevistaRemote Sensing
Volume14
Número15
Páginase3658
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2022-09-16 12:13:10 :: simone -> administrator ::
2022-09-16 12:13:11 :: administrator -> simone :: 2022
2022-09-16 12:18:03 :: simone -> administrator :: 2022
2022-09-20 02:16:15 :: administrator -> simone :: 2022
2022-12-19 18:53:06 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:15 :: administrator -> simone :: 2022
2023-12-18 23:18:29 :: simone -> administrator :: 2022
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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-Chaveforest monitoring
SAR
Sentinel-1
time series analysis
ResumoContinuous monitoring of forest disturbance on tropical forests is a fundamental tool to support proactive preservation actions and to stop further destruction of native vegetation. Currently most of the monitoring systems in operation are based on optical imagery, and thus are flaw-prone on areas with frequent cloud cover. As this, several Synthetic Aperture Radar (SAR)-based systems have been developed recently, aiming all-weather disturbance detection. This article presents the main aspects and the results of the first year of operation of the SAR based Near Real-Time Deforestation Detection System (DETER-R), an automated deforestation detection system focused on the Brazilian Amazon. DETER-R uses the Google Earth Engine platform to preprocess and analyze Sentinel-1 SAR time series. New images are treated and analyzed daily. After the automated analysis, the system vectorizes clusters of deforested pixels and sends the corresponding polygons to the environmental enforcement agency. After 12 months of operational life, the system has produced 88,572 forest disturbance warnings. Human validation of the warning polygons showed a extremely low rate of misdetections, with less than 0.2% of the detected area corresponding to false positives. During the first year of operation, DETER-R provided 33,234 warnings of interest to national monitoring agencies which were not detected by its optical counterpart DETER in the same period, corresponding to an area of 105,238.5 ha, or approximately 5% of the total detections. During the rainy season, the rate of additional detections increased as expected, reaching 8.1%.
ÁreaSRE
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/4AH5NEL
8JMKD3MGPCW/449U4PL
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2024/01.10.18.57 8
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.00.20 4
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 3
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
NotasPrêmio CAPES Elsevier 2023 - ODS 15: Vida terrestre
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7. Controle da descrição
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