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		<isbn>978-65-89159-04-9</isbn>
		<citationkey>DinizGamaReisOliv:2023:PiSp</citationkey>
		<title>Aplicação de parâmetros polarimétricos e interferométricos derivados de imagens ALOS/PALSAR-2 para a estimativa de volume de madeira em florestas plantadas de Eucalyptus sp. Pinus sp</title>
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		<year>2023</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Diniz, Juliana Maria Ferreira de Souza,</author>
		<author>Gama, Fábio Furlan,</author>
		<author>Reis, Aliny Aparecida dos,</author>
		<author>Oliveira, Cleber Gonzales de,</author>
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		<resumeid>8JMKD3MGP5W/3C9JH3P</resumeid>
		<group>SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
		<group>DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
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		<affiliation>Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)</affiliation>
		<affiliation>Visiona Tecnologia Espacial S.A.</affiliation>
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		<editor>Gherardi, Douglas Francisco Marcolino,</editor>
		<editor>Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de,</editor>
		<editor>Sanches, Ieda DelArco,</editor>
		<conferencename>Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 20 (SBSR)</conferencename>
		<conferencelocation>Florianópolis</conferencelocation>
		<date>02-05 abril 2023</date>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</publisher>
		<publisheraddress>São José dos Campos</publisheraddress>
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		<booktitle>Anais</booktitle>
		<tertiarytype>full paper</tertiarytype>
		<organization>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</organization>
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		<keywords>coerência interferométrica, decomposições polarimétricas, Random Forest, machine learning, interferometric coherence, polarimetric decompositins, Random Forest, machine learning.</keywords>
		<abstract>Aliando sensoriamento remoto com informações de campo é possível extrapolar dados de inventário florestal de forma espacial. Além dos dados ópticos, os dados de radares têm sido cada vez mais empregados para estimativas de parâmetros florestais, como volume de madeira. Desse modo, o objetivo desse trabalho foi avaliar o potencial da utilização de variáveis polarimétricas e interferométricas derivadas de imagens PALSAR-2 (ALOS-2) para estimativa de volume de madeira em plantios comerciais de Eucalyptus sp. e Pinus sp.. A modelagem foi realizada utilizando o algoritmo Random Forest (RF) e as variáveis provenientes do coeficiente de retroespalhamento, de decomposições polarimétricas e da coerência interferométrica, considerando modelos específicos para cada espécie e um modelo genérico para ambas as espécies. Foi possível observar o potencial da coerência interferométrica para a estimativa dos modelos específicos, com os melhores resultados. Para o modelo genérico, a utilização de todas as variáveis em conjunto apresentou o melhor desempenho. ABSTRACT: Combining remote sensing with field information, it is possible to extrapolate forest inventory data spatially. In addition to optical data, radar data has been increasingly used for estimating forest parameters such as wood volume. Thus, the objective of this work was to evaluate the potential of using polarimetric and interferometric attributes of PALSAR-2 (ALOS-2) data to estimate wood volume in commercial plantations of Eucalyptus sp. and Pinus sp. The modeling was performed using the Random Forest (RF) algorithm and variables from the backscatter coefficient, polarimetric decompositions and interferometric coherence, considering specific models for each species and a generic model for both species. It was possible to observe the interferometric coherence potential for the estimation of specific models, with the best results. For the generic model, the use of all variables together showed the best performance.</abstract>
		<area>SRE</area>
		<type>Sensoriamento remoto de microondas</type>
		<language>pt</language>
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