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Data e hora local de busca: 16/05/2024 04:18.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UHRD8S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.12.14.10
Última Atualização2021:03.04.11.48.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/12.12.14.10.40
Última Atualização dos Metadados2021:03.04.11.48.01 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoBassoSBGDCMCNGM:2019:StLoTe
TítuloStudy of long term SF6 mole fractions in Amazon and Brazilian Coast
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho589 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Basso, Luana Santamaria
 2 Santos, R. S.
 3 Borges, V. F.
 4 Gatti, Luciana Vanni
 5 Domingues, Lucas Gatti
 6 Correia, Caio Silvestre de Carvalho
 7 Marani, Luciano
 8 Crispim, Stéphane Palma
 9 Neves, Raiane Aparecida Lopes
10 Gloor, M.
11 Miller, John B.
Grupo 1 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 2
 3
 4 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 5 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 6
 7 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 8 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
 9 COCST-COCST-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2
 3
 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6
 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 Autor 1 luana.basso@inpe.br
 2
 3
 4 luciana.gatti@inpe.br
 5 lgtdomingues@gmail.com
 6
 7 luciano.marani@inpe.br
 8 stephane.crispim@inpe.br
 9 raiane.neves@inpe.br
Nome do EventoWMO/IAEA Meeting on Carbon Dioxide, Other Greenhouse Gases, and Related Measurement Techniques, 20
Localização do EventoJeju, Republic of Korea
Data01-05 set.
Histórico (UTC)2019-12-12 14:10:40 :: simone -> administrator ::
2019-12-12 16:17:47 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ÁreaCST
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Study of long...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 12/12/2019 11:10 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3UHRD8S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3UHRD8S
Idiomaen
Arquivo Alvobasso_study.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn keywords label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject 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)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GPcfo
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.06.31.41   (acesso restrito)
Última Atualização2007:04.12.12.15.42 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.06.32
Última Atualização dos Metadados2021:02.06.21.48.44 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-5929-PRE/2072
DOI10.1016/0034-4257(94)00098-8
ISSN0034-4257
Rótulo7318
Chave de CitaçãoAdamsSaKaAlRoSmGi:1995:ApLaCh
TítuloClassification of multispectral images based on fractions of endmembers: application to land-cover change in the Brazilian Amazon
Ano1995
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho72 KiB
2. Contextualização
Autor1 Adams, John B.
2 Sabol, Donald E.
3 Kapos, Valerie
4 Almeida Filho, Raimundo
5 Roberts, Dar A.
6 Smith, Milton O.
7 Gillespie, Gillespie R.
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JJ4Q
Grupo1
2
3
4 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195
2 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195
3 Department of Plant Sciences, University of Cambridge, Cambridge, UK
4
5 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195
6 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195
7 Department of Geological Sciences, University of Washington, Seattle, WA 98195
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Sao Jose Dos Campos, SP, Brazil
RevistaRemote Sensing of Environment
Volume52
Número2
Páginas137-154
Histórico (UTC)2006-09-04 15:59:47 :: administrator -> jefferson ::
2007-04-12 12:16:54 :: jefferson -> administrator ::
2008-06-09 19:16:27 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:52:01 :: jefferson -> marciana :: 1995
2011-10-31 11:03:36 :: marciana -> administrator :: 1995
2016-06-04 23:29:34 :: administrator -> marciana :: 1995
2016-10-05 18:45:43 :: marciana -> administrator :: 1995
2021-02-06 21:48:44 :: administrator -> marciana :: 1995
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-Chaveendmember
land cover
TM
vegetation
Brazil
Manaus
ResumoFour time-sequential Landsat Thematic Mapper (TM)images of an area of Amazon forest, pasture, and second growth near Manaus, Brazil were classified according to dominant ground cover, using a new technique based on fractions of spectral endmembers. A simple four-endmember model consisting of reflectance spectra of green vegetation, nonphotosynthetic vegetation, soil, and shade was applied to all four images. Fractions of endmembers were used to define seven categories, each of which consisted of one or more classes of ground cover, where class names were based on field observations. Endmember fractions varied over time for many pixels reflecting processes operating on the ground such as felling of forest, or regrowth of vegetation in previously cleared areas. Changes in classes over time were used to establish superclasses which grouped pixels having common histories. Sources of classification error were evaluated, including system noise, endmember variability, and low spectral contrast. Field work during each of the four years showed consistently high accuracy in per-image classification. Classification accuracy in any one year was improved by considering the multiyear context. Although the method was tested in the Amazon basin, the results suggest that endmember classification may be generally useful for comparing multispectral images in space and time.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Classification of multispectral...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoUW Remote Sensing Lab - Amazon Paper.htm
Grupo de Usuáriosadministrator
jefferson
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
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
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP8J2
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.03.48.48
Última Atualização2016:02.19.15.09.04 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.03.49
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.52.35 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-7674-PRE/3524
ISSN1516-697X
Rótulo6929
Chave de CitaçãoShimabukuroHolbTuck:1994:FrImDe
TítuloFraction images derived from NOAA AVHRR data for studying the deforestation in the Brazilian Amazon
Ano1994
Data Secundária19940720
MêsFeb.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1289 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Holben, Brent N.
3 Tucker, Compton J
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1
2 NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, United States
3 NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, United States
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume15
Número3
Páginas517-520
Histórico (UTC)2008-06-09 19:15:56 :: administrator -> banon ::
2010-05-10 18:39:31 :: banon -> jefferson ::
2010-07-07 18:51:13 :: jefferson -> administrator ::
2013-11-18 02:22:51 :: administrator -> marciana :: 1994
2016-02-19 15:09:04 :: marciana -> administrator :: 1994
2016-06-04 23:29:28 :: administrator -> marciana :: 1994
2016-09-09 18:42:16 :: marciana -> administrator :: 1994
2018-06-05 00:52:35 :: administrator -> marciana :: 1994
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-ChaveVEGETACAO
FLORESTAS
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Fraction images derived...
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/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP8J2
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP8J2
Idiomaen
Arquivo AlvoINPE 7674.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosabstract alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP8df
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.03.22.31
Última Atualização2016:02.05.15.17.08 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.03.22.49
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.52.34 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-7637-PRE/3487
ISSN1516-697X
Rótulo6830
Chave de CitaçãoParadella:1994:FrImDe
TítuloFraction images derived from NOAA AVHRR data for studying the deforestation in the brazilian Amazon
Ano1994
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho2122 KiB
2. Contextualização
AutorParadella, Waldir Renato
GrupoDSR-INPE-MCT-BR
RevistaInformática Pública
Volume15
Número3
Páginas517-520
Histórico (UTC)2008-06-09 19:15:54 :: administrator -> banon ::
2010-05-10 18:39:30 :: banon -> jefferson ::
2010-07-07 18:51:06 :: jefferson -> administrator ::
2013-11-11 11:21:07 :: administrator -> marciana :: 1994
2016-02-05 15:17:08 :: marciana -> administrator :: 1994
2018-06-05 00:52:34 :: administrator -> marciana :: 1994
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveGEOLOGIA
ResumoFraction images derived from National Oceanic and Atmospheric Administrations (NOAA)Advenced Very High Resolution Radiometer (AVHRR)imsgrs contain useful information for studying tropical deforestation. Vegetation,soil and shade fraction images are formed by the proportion amount od each component within the pixel. These values are estimated using the two reflective channels (0-58-0-68 um and 0-725-1.1 um)and the reflective component of the 3.55-3.95 um channel (Kaufman and Nakajima 1993, Kaufman and Remer 1993). The endmenbers for AVHRR image to run the Constrained Least Squares (CLS)Metrod (Shimabukuro nand Smith 1991)were estimated using the fraction images derived from Landasat Thematic Mapper (TM)as a ground trutth as presented by Holben and Shimabukuro (1993).Figures 1 and 2 show teh color composite (Vegetation=Red,Soil=Gren andShade=Blue)of the fraction images and NDVI image, respectively for AVHRR data acquired on 26 July 1988 over the Rondonia State in the Brazilian Amazon. Figures 3 and 4 show the composite fraction and NDVI images, respectively obtained from AVHRR( 26 July 1988)and TM ( 8 August 1988)for the same region.The NDVI images are very similar to vegetaion fraction images and are highly correlates with the fraction images for both remote sensors.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Fraction images derived...
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/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP8df
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP8df
Arquivo AlvoINPE 7637.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn language lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3ARNASS
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.44.12
Última Atualização2011:12.06.10.43.50 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.44.13
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.35 (UTC) administrator
DOI10.1080/01431161.2010.519004
ISSN0143-1161
Rótulolattes: 9191097222405687 5 LuBaMoHeAlBr:2011:FrFoCo
Chave de CitaçãoLuBaMoHeAlBr:2011:FrFoCo
TítuloFractional forest cover mapping in the Brazilian Amazon with a combination of MODIS and TM images
Ano2011
MêsNov.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4102 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lu, Dengsheng
2 Batistella, Mateus
3 Moran, Emilio
4 Hetrick, Scott
5 Alves, Diogenes Salas
6 Brondizio, Eduardo
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGTS
Grupo1
2
3
4
5 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
2 Brazilian Agricultural Research Corporation, EMBRAPA Satellite Monitoring, Campinas, São Paulo, Brazil
3 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
4 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5 dalves@dpi.inpe.br
Endereço de e-Maildalves@dpi.inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume32
Número22
Páginas7131-7149
Nota SecundáriaB3_BIOTECNOLOGIA A1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B1_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B1_ENGENHARIAS_III A2_ENGENHARIAS_IV B1_GEOCIÊNCIAS A1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B1_ODONTOLOGIA A1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_SAÚDE_COLETIVA
Histórico (UTC)2011-11-24 11:03:15 :: lattes -> administrator :: 2011
2011-12-01 17:39:43 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2011-12-15 10:27:26 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 00:01:35 :: administrator -> marciana :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
ResumoHigh deforestation rates in Amazonia have motivated considerable efforts to monitor forest changes with satellite images, but mapping forest distribution and monitoring change at a regional scale remain a challenge. This article proposes a new approach based on the integrated use of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Landsat Thematic Mapper (TM) images to rapidly map forest distribution in Rondônia, Brazil. The TM images are used to differentiate forest and non-forest areas and the MODIS images are used to extract three fraction images (vegetation, shade and soil) with linear spectral mixture analysis (LSMA). A regression model is built to calibrate the MODIS-derived forest results. This approach is applied to the MODIS image in 2004 and is then transferred to other MODIS images. Compared to INPE PRODES (Brazil's Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Programme for the Estimation of Deforestation in the Brazilian Amazon) data, the errors for total forest area estimates in 2000, 2004 and 2006 are −0.97%, 0.81% and −1.92%, respectively. This research provides a promising approach for mapping fractional forest (proportion of forest cover area in a pixel) distribution at a regional scale. The major advantage is that this procedure can rapidly provide the spatial and temporal patterns of fractional forest cover distribution at a regional scale by the integrated use of MODIS images and a limited number of Landsat images.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Fractional forest cover...
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/J8LNKAN8RW/3ARNASS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/3ARNASS
Idiomaen
Arquivo AlvofractionalforestIJRS2011.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
secretaria.cpa@dir.inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.44.39 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43
Última Atualização2023:12.13.16.28.19 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43.49
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.00.38 (UTC) administrator
Rótulolattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroASDHCDM:2023:FRIMDE
Chave de CitaçãoShimabukuroASDHCDM:2023:FrImDe
TítuloFraction images derived from landsat mss, tm and oli images for monitoring forest cover of rondônia state, brazilian amazon
FormatoDVD
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho971 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Silva, Gabriel Máximo da
4 Dutra, Andeise Cerqueira
5 Hoffmann, Tania Beatriz
6 Cassol, Henrique Luís Godinho
7 Duarte, Valdete
8 Martini, Paulo Roberto
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3
4
5
6
7 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
8 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 SER-SRE-DIPGR-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
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 gabriel.maximo@inpe.br
4 andeise.dutra@inpe.br
5 tania.hoffmann@inpe.br
6 henrique.cassol@inpe.br
7 valdete.duarte@inpe.br
8 paulo.martini@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Localização do EventoPasadena, CA
Data2023
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2023-12-11 16:43:50 :: lattes -> administrator ::
2023-12-12 20:10:02 :: administrator -> lattes :: 2023
2023-12-13 16:28:27 :: lattes -> administrator :: 2023
2023-12-19 00:07:51 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023
2023-12-19 10:43:31 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:00:38 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveFraction Image
Image Processing

Deforestation
Forest
Linear Spectral Mixing Model

Brazilian Amazon
Landsat series
ResumoThis article presents a new method for monitoring forest cover in the state of Rondônia, in the Brazilian Amazon. The proposed method applies the Linear Spectral Mixing Model (LSMM) to Landsat datasets (MSS, TM and OLI) to derive annual vegetation, soil, and shade fraction images for the period 1980 2020. These fraction images have the advantages of reducing the volume of data to be analyzed and highlighting the target characteristics. Then, we applied a threshold method to classify forest, non-forest, hydrography, and deforestation areas. The proposed method showed to be consistent and flexible allowing to change the threshold values according to the fraction images to obtain the results with high accuracy. The results obtained by the proposed method can be easily checked over the RGB image mosaic. This kind of information is very important for environmental and climate change studies and for supporting government conservation efforts.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > SER > Fraction images derived...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Fraction images derived...
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/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
Idiomaen
Arquivo AlvoFraction Images Derived from Landsat Mss.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZsFDuKxG/zgCNc
Repositóriosid.inpe.br/marciana/2003/08.26.16.33   (acesso restrito)
Última Atualização2015:11.17.14.20.23 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marciana/2003/08.26.16.33.59
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.40.42 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-9921-PRE/5483
ISBN/ISSN0-7803-7929
Chave de CitaçãoDiverioFormShim:2003:NeApId
TítuloA new approach to identify land use and and cover areas in Brazilian Amazon areas using neural networks and IR-MSS fraction Images from CBERS Satellite
FormatoCD-ROM
Ano2003
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1533 KiB
2. Contextualização
Autor1 Diverio, Viviane Todt
2 Formaggio, Antonio Roberto
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2 DSR-INPE-MCT-BR
3 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 National Institute for Space Research
Nome do EventoInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium, (IGARSS).
Localização do EventoToulouse, France
Data21-25 July 2003
Editora (Publisher)IEEE
Cidade da EditoraPiscataway
Volume4
Título do LivroProceedings
OrganizaçãoIEEE
Histórico (UTC)2006-05-16 12:08:34 :: marciana -> administrator ::
2006-09-02 01:06:36 :: administrator -> marciana ::
2008-04-04 17:27:49 :: marciana -> administrator ::
2015-03-27 14:13:11 :: administrator -> marciana :: 2003
2015-11-17 14:20:23 :: marciana -> administrator :: 2003
2016-06-04 23:29:57 :: administrator -> marciana :: 2003
2016-08-17 14:19:32 :: marciana -> administrator :: 2003
2018-06-05 00:40:42 :: administrator -> marciana :: 2003
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-Chaveartificial neural network
linear spectral mixture
modeling
fraction image
CBERS. Amazônia (Região)
ResumoAbstract This paper shows the classification obtained with an artificial neural network o map land cover areas in Brazilian Amazon region.The new approach is based on fraction images genera ed by linear spec ral mix ure modeling and used as inpu to the network.I identified with good accuracy he following classes:wa er,deforested areas,forests,and areas without predominant fores physiognomy (Savannah and areas on regeneraion).
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > A new approach...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosmarciana
marciana
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.09.43
Última Atualização2017:07.21.17.50.55 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.09.44
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.44 (UTC) administrator
DOI10.1080/2150704X.2014.967880
ISSN2150-704X
Rótulolattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroBeucGrecAcha:2014:AsFoDe
Chave de CitaçãoShimabukuroBeucGrecAcha:2014:AsFoDe
TítuloAssessment of forest degradation in Brazilian Amazon due to selective logging and fires using time series of fraction images derived from Landsat ETM+ images
Ano2014
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho684 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Beuchle, René
3 Grecchi, Rosana Cristina
4 Achard, Frédéric
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaRemote Sensing Letters
Volume5
Número9
Páginas773-782
Nota SecundáriaA2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B3_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico (UTC)2014-12-01 14:09:44 :: lattes -> administrator ::
2016-08-19 14:35:05 :: administrator -> marciana :: 2014
2017-07-21 17:50:55 :: marciana -> administrator :: 2014
2018-06-04 23:39:44 :: administrator -> marciana :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoA method has been developed to identify and map areas of forest degradation caused by either selective logging or fires in tropical humid ecosystems. Our study area is located in the Mato Grosso state of Brazil, in a region known as Deforestation Arc. Eight consecutive Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images were available over this study area during the dry season of 2002 (from June to October). The proposed method is based on multi-temporal image segmentation and classification of a data set of soil and shade fraction images derived from Landsat ETM+ imagery. Areas of selectively logged forest are identified and mapped from the soil fraction images, whereas burned forest areas are identified and mapped from the shade fraction images combined with a map of deforestation happening during 2002. The main benefit of this approach is the capability to discriminate selectively logged forest from burned forest, which is a very important issue for estimating carbon emissions from forest degradation.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of forest...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
Idiomaen
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress electronicmailaddress format isbn keywords lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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/3TALT92
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.16.10.30   (acesso restrito)
Última Atualização2019:05.16.10.30.00 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.16.10.30.01
Última Atualização dos Metadados2020:09.02.15.18.05 (UTC) administrator
DOI10.1080/01431161.2019.1579943
ISSN0143-1161
Chave de CitaçãoShimabukuroArDuJoSaGaDu:2019:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation using multi-temporal fraction images derived from Landsat sensor data in the Brazilian Amazon
Ano2019
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4087 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Duarte, Valdete
4 Jorge, Anderson
5 Santos, Erone Ghyizoni dos
6 Gasparini, Kaio Allan Cruz
7 Dutra, Andeise Cerqueira
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
7 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 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)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio@dsr.inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 valdete.duarte@inpe.br
4
5
6 kaio.gasparini@inpe.br
7 andeise.dutra@inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume40
Número4
Páginas5475-5496
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)2019-05-16 10:30:01 :: simone -> administrator ::
2019-05-16 10:30:01 :: administrator -> simone :: 2019
2019-05-16 10:30:13 :: 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
ResumoDeforestation is the replacement of forest by other land use while degradation is a reduction of long-term canopy cover and/or forest stock. Forest degradation in the Brazilian Amazon is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to uncontrolled fires. The deforestation contribution to carbon emission is already known but determining the contribution of forest degradation remains a challenge. Discrimination of logging from fires, both of which produce different levels of forest damage, is important for the UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) program. This work presents a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using fraction images derived from Linear Spectral Mixing Model (LSMM). Part of a Landsat Thematic Mapper (TM) scene (path/row 226/068) covering part of Mato Grosso State in the Brazilian Amazon, was selected to develop the proposed method. First, the approach consisted of mapping deforested areas and mapping forest degraded by fires using image segmentation. Next, degraded areas due to selective logging activities were mapped using a pixel-based classifier. The results showed that the vegetation, soil, and shade fraction images allowed deforested areas to be mapped and monitored and to separate degraded forest areas caused by selective logging and by fires. The comparison of Landsat Operational Land Imager (OLI) and RapidEye results for the year 2013 showed an overall accuracy of 94%. We concluded that spatial resolution plays an important role for mapping selective logging features due to their characteristics. Therefore, when compared to Landsat data, the current availability of higher spatial and temporal resolution data, such as provided by Sentinel-2, is expected to improve the assessment of deforestation and forest degradation, especially caused by selective logging. This will facilitate the implementation of actions for forest protection.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Monitoring deforestation and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Monitoring deforestation and...
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Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 16/05/2019 07:30 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoMonitoring deforestation and forest degradation using multi temporal fraction images derived from Landsat sensor data in the Brazilian Amazon.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
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
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 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-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD9/JJojz
Repositóriosid.inpe.br/iris@1915/2006/01.10.16.00   (acesso restrito)
Última Atualização2006:01.10.16.00.00 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1915/2006/01.10.16.00.56
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.03.43.35 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-13441-PRE/8654
DOI10.1109/LGRS.2005.850364
ISSN1545-598X
Chave de CitaçãoAndersonShimDefrMort:2005:AsDeNe
TítuloAssessment of deforestation in near real time over the Brazilian Amazon using multitemporal fraction images derived from Terra MODIS
Ano2005
Data Secundária20060110
MêsJuly
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho325 KiB
2. Contextualização
Autor1 Anderson, Liana O.
2 Shimabukuro, Edemir Yosio
3 Defries, Ruth S.
4 Morton, Douglas C.
Grupo1 DSR-INPE-MCT-BR
2 DSR-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)/CPTEC
2
3 Columbia University in the City of New York, New York, United States
4 NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, United States
Endereço de e-Mailatus@cptec.inpe.br
RevistaIEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Volume2
Número3
Páginas315-318
Histórico (UTC)2006-02-06 17:30:27 :: Simone -> administrator ::
2008-06-10 19:52:27 :: administrator -> estagiario ::
2010-05-11 16:56:22 :: estagiario -> administrator ::
2014-08-14 09:50:31 :: administrator -> marciana :: 2005
2014-08-18 19:13:44 :: marciana -> administrator :: 2005
2016-06-04 21:39:03 :: administrator -> marciana :: 2005
2016-10-14 17:17:06 :: marciana -> administrator :: 2005
2018-06-05 03:43:35 :: administrator -> marciana :: 2005
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-ChaveData reduction
Deforestation
Optical resolving power
Radiometers
Real time systems
Soils
Amazon region
Fraction images
Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) sensor
Spatial resolution
Imaging systems
Deforestation
Radiometry
ResumoWe present a methodology for rapidly assessing deforestation over the Amazon region needed for policy intervention. We use soil fraction images generated from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data at 250-m spatial resolution. Results showed reasonable agreement with higher resolution Landsat data (r/sup 2/=0.73) for our study area. MODIS data are promising for near real-time deforestation monitoring, previously not practical with Landsat data.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of deforestation...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoShimabukuro_Assessment.pdf
Grupo de UsuáriosSimone
administrator
marciana
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Política de Arquivamentodenypublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; AGU; MGA; COMPENDEX; IEEEXplore.
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyright creatorhistory descriptionlevel electronicmailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar