@InProceedings{SantosShJoGaMoArDu:2019:EsBiFl,
author = "Santos, Erone Ghizoni dos and Shimabukuro, Yosio Edemir and Jorge,
Anderson and Gasparini, Kaio Allan and Moura, Yhasmin Mendes de
and Arai, Egidio and Duarte, Valdete",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)} and {Lancaster University} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Estimativa de biomassa em floresta degradada na regi{\~a}o
central do Estado do Mato Grosso a partir de dados de
sensoriamento remoto",
booktitle = "Anais...",
year = "2019",
editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco
and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
pages = "1628--1630",
organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "biomassa, Mato Grosso, sensoriamento remoto,
degrada{\c{c}}{\~a}o, biomass, Mato Grosso, remote sensing,
degradation.",
abstract = "Os eventos de degrada{\c{c}}{\~a}o florestal causados por corte
seletivo e fogo alteram constantemente a estrutura da florestal.
Por isso, m{\'e}todos para estimativa peri{\'o}dica de biomassa
auxiliam nos c{\'a}lculos das emiss{\~o}es derivadas de
processos de degrada{\c{c}}{\~a}o. O objetivo deste trabalho foi
utilizar dados de sensoriamento remoto para estimar a biomassa
florestal {\'a}rea total em duas cenas Landsat no estado do Mato
Grosso. Com isso a {\'a}rea de estudo compreende a regi{\~a}o
abrangidas pelas cenas 226/68 e 226/69. Utilizou-se dados de
campo, LiDAR e imagens orbital para realizar a estimativa de
biomassa e obteve-se um R2 de 0,51 com estoque de 463,89 Tg para
as duas cenas com uma biomassa m{\'e}dia por hectare de 70,28
61,89 Mg.ha\1. ABSTRACT: The forest degradation caused
by selective logging and fire change constantly the forest
structure. For this reason, methods to estimate biomass
periodically help to quantify emissions from degradation process.
The aim of this work was to use remote sensing data to estimate
aerial forest biomass in two Landsat scenes in Mato Grosso state.
The study area is in Mato Grosso state in scene 226/68 and 226/69
location. It was used filed data, LiDAR and orbital images to
estimate biomass and the results showed a R2 = 0.51 and stock of
de 463.89 Tg in two scenes and the mean per hectare was 70.28
61.89 Mg.ha\1.",
conference-location = "Santos",
conference-year = "14-17 abril 2019",
isbn = "978-85-17-00097-3",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3TUTSCB",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUTSCB",
targetfile = "97307.pdf",
type = "Degrada{\c{c}}{\~a}o de florestas",
urlaccessdate = "13 maio 2024"
}