| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | marte.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Repositório | dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.09.57 | |||
| Última Atualização | 2009:03.26.10.37.50 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.09.57.05 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:07.07.03.53.16 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE-15923-PRE/10533 | |||
| ISBN | 978-85-17-00044-7 | |||
| Chave de Citação | MaedaForShiArcLim:2009:FoFiRi | |||
| Título | Forest fire risk mapping in the Brazilian Amazon using MODIS images and artificial neural networks  | |||
| Formato | DVD, On-line. | |||
| Ano | 2009 | |||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CN | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 1501 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Maeda, Eduardo Eiji 2 Formaggio, Antônio Roberto 3 Shimabukuro, Yosio Edemir 4 Arcoverde, Gustavo Felipe Balué 5 Lima, André | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ 3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ | |||
| Grupo | 1 2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR 4 5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR | |||
| Afiliação | 1 INPE/University of Helsinki 2 INPE 3 INPE 4 INPE 5 INPE | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 eduardo.maeda@helsinki.fi 2 formag@dsr.inpe.br 3 yosio@dsr.inpe.br 4 gustavo@dsr.inpe.br 5 andre@dsr.inpe.br | |||
| Editor | Epiphanio, José Carlos Neves Galvão, Lênio Soares | |||
| Endereço de e-Mail | lise@dpi.inpe.br | |||
| Nome do Evento | Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR) | |||
| Localização do Evento | Natal | |||
| Data | 25-30 abr. 2009 | |||
| Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Cidade da Editora | São José dos Campos | |||
| Páginas | 1425-1432 | |||
| Título do Livro | Anais | |||
| Tipo Terciário | Artigo | |||
| Organização | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Histórico (UTC) | 2008-11-17 09:57:05 :: eduardo.maeda@helsinki.fi -> lise@dpi.inpe.br :: 2008-12-02 13:31:17 :: lise@dpi.inpe.br -> sbsr :: 2008-12-15 20:13:27 :: sbsr -> administrator :: 2009-05-28 12:59:04 :: administrator -> lise@dpi.inpe.br :: 2009-06-09 19:31:40 :: lise@dpi.inpe.br -> marciana :: 2009-06-22 13:55:16 :: marciana -> erich@sid.inpe.br :: 2009-06-23 19:00:13 :: erich@sid.inpe.br -> administrator :: 2009-08-05 01:54:38 :: administrator -> erich@sid.inpe.br :: 2010-05-14 02:40:32 :: erich@sid.inpe.br -> marciana :: 2011-02-16 14:17:03 :: marciana -> administrator :: 2009 2022-07-07 03:53:16 :: administrator -> :: 2009 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Palavras-Chave | forest fire artificial neural networks Amazon forest MODIS | |||
| Resumo | The present work describes a methodology based on Artificial Neural Networks (ANN) and multi-temporal images from the MODIS/Terra-Aqua sensors in order to detect areas with high risk of forest fire in the Brazilian Amazon. The hypothesis of this work is that, due to the characteristics of land use and land cover change dynamics in the Amazon forest, the temporal spectral profile of forest areas preparing to be burned can be separated from other areas. A study case was carried out in three municipalities in the north region of Mato Grosso State, Brazilian Amazon. Feedforward ANNs, with different architectures, were trained with a backpropagation algorithm, taking as inputs the NDVI values calculated from MODIS images acquired during five different periods preceding the forest fire season. Samples were extracted from areas where forest fires were detected in 2005, and also from forest and agricultural areas. These samples were divided to train, to validate and to test the ANN. The tests results achieved a mean squared error of around 0.07. When simulated in an entire municipality, the ANN model was efficient in showing the spatial distribution of the forest fire probability, which was coherent with the fire events observed in the following months. | |||
| Área | SRE | |||
| Tipo | Análise e Aplicação de Imagens Multitemporais | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Forest fire risk... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos | |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.09.57 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.09.57 | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | 1425-1432.pdf | |||
| Grupo de Usuários | administrator eduardo.maeda@helsinki.fi lise@dpi.inpe.br marciana erich@sid.inpe.br administrator | |||
| Grupo de Leitores | administrator eduardo.maeda@helsinki.fi | |||
| Visibilidade | shown | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | dpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3ER446E | |||
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18 dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30 | |||
| 6. Notas | ||||
| Nota | 1 | |||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier issn label lineage nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark url versiontype volume | |||