Resultado da Pesquisa
A expressão de busca foi <related:urlib.net/www/2017/12.05.13.09.19-0:pt:title:2:degradation landsat forest deforestation:monitoring deforestation forest degradation using multi temporal fraction images derived landsat sensor data brazilian amazon:>.
3 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 11:35.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKB5R7W/3Q63552
Repositóriourlib.net/www/2017/12.05.13.09.18
Última Atualização2017:12.21.15.29.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosurlib.net/www/2017/12.05.13.09.19
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.39 (UTC) administrator
Rótulolattes: 8183796256304624 4 ShimabukuroAraiSantJorg:2017:MoDeFo
Chave de CitaçãoShimabukuroAraiSantJorg:2017:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation using multi-temporal fraction images derived from landsat sensor data in the brazilian amazon
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho560 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Santos, Erone Ghizoni dos
4 Jorge, Anderson
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 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)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and remote Sensing Symposium
Localização do EventoFort Worth, Texas
Data23-28 July
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioResumo Estendido
Histórico (UTC)2017-12-05 13:09:13 :: lattes -> administrator ::
2017-12-06 05:17:29 :: administrator -> lattes :: 2017
2017-12-06 18:17:07 :: lattes -> administrator :: 2017
2018-06-04 23:26:39 :: administrator -> simone :: 2017
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 degradation
Landsat
Remote Sensing
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...
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/J8LNKB5R7W/3Q63552
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKB5R7W/3Q63552
Idiomapt
Arquivo Alvoyosio_monitoring.pdf
Grupo de Usuárioslattes
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
URL (dados não confiáveis)http://www.igarss2017.org/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasInformações Adicionais: This work presents a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using a multi-temporal dataset of Landsat TM images. Degradation in forest cover in the Brazilian Amazon region is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to uncontrolled fires. For this study, part of a Landsat TM scene located in the State of Mato Grosso, in the ?deforestation arc? of the Brazilian Amazon was selected. Landsat TM images acquired in years 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 and 2011 and one RapidEye image acquired in 2013 were used in this study. The results showed that the proposed approach can be used for monitoring deforestation and forest degradation activities by selective logging and fires. The current availability of high spatial resolution data such as Sentinel-2 is expected to allow improving the assessment of deforestation and forest degradation processes using the proposed method and, consequently, facilitating the implementation of actions of forest protection..
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type volume
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/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...
Conteúdo da Pasta docacessar
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)
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...
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/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