@Article{SantosArKuFrDuSaGa:2006:BiFlTr,
               author = "Santos, Jo{\~a}o Roberto dos and Araujo, Luciana Spinelli de and 
                         Kuplich, Tatiana Mora and Freitas, Corina da Costa and Dutra, 
                         Luciano Vieira and Sant’Anna, Sidnei Jo{\~a}o Siqueira and Gama, 
                         F{\'a}bio Furlan",
          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 {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Biomassa de floresta tropical e sua rela{\c{c}}{\~a}o com dados 
                         de radar de abertura sint{\'e}tica (SAR) em banda P/Tropical 
                         forest biomass and its relationship with P-band SAR data",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2006",
               volume = "58",
               number = "1",
                pages = "37--42",
             keywords = "VEGETA{\C{C}}{\~A}O, biomassa, radar, monitoramento, floresta 
                         tropical, mapeamento da vegeta{\c{c}}{\~a}o, biomass, radar, 
                         monitoring, tropical forest, vegetation mapping, remote sensing.",
             abstract = "O objetivo desse trabalho {\'e} apresentar a potencialidade de 
                         imagens polarim{\'e}tricos de radar de abertura sint{\'e}tica em 
                         banda P como suporte na defini{\c{c}}{\~a}o do espa{\c{c}}o de 
                         atributos de florestas prim{\'a}ria e secund{\'a}ria e 
                         tamb{\'e}m na estimativa de biomassa a{\'e}rea de tais 
                         forma{\c{c}}{\~o}es. No procedimento metodol{\'o}gico utilizado 
                         foi feita a an{\'a}lise da rela{\c{c}}{\~a}o entre valores de 
                         retroespalhamento e aqueles de biomassa estimada por meio de 
                         quatro equa{\c{c}}{\~o}es alom{\'e}tricas espec{\'{\i}}ficas. 
                         Uma imagem-radar de intensidade bivariada HH-HV foi segmentada e o 
                         valor m{\'e}dio de retroespalhamento ( \σ ° ) de cada 
                         segmento foi convertido em biomassa fazendo uso da melhor 
                         fun{\c{c}}{\~a}o de regress{\~a}o ajustada (no caso, heat model 
                         capacity), gerando assim, posteriormente, uma mapa de biomassa das 
                         fei{\c{c}}{\~o}es presentes na {\'a}rea estudada. Como 
                         conclus{\~a}o, obteve-se a sinaliza{\c{c}}{\~a}o das 
                         equa{\c{c}}{\~o}es que melhor expressavam a estimativa da 
                         floresta prim{\'a}ria e das sucess{\~o}es secund{\'a}rias, 
                         considerando as distintas polariza{\c{c}}{\~o}es da banda P. A 
                         metodologia utilizada no tratamento dos dados-radar em banda P 
                         pode implementar ainda mais o processo de monitoramento das 
                         transforma{\c{c}}{\~o}es de cobertura da terra em setores da 
                         Amaz{\^o}nia, cuja din{\^a}mica de mudan{\c{c}}as tem sido 
                         acelerada como resultante das variadas pr{\'a}ticas humanas de 
                         ocupa{\c{c}}{\~a}o, principalmente nas duas {\'u}ltimas 
                         d{\'e}cadas. ABSTRACT: The objective of this research is to show 
                         the potential of P-band polarimetric SAR images to define the 
                         space of attributes of primary and regenerating forest and also to 
                         estimate aerial biomass of such formations. The approach used was 
                         the analysis of the relation between backscatter and biomass data 
                         estimated by four specific allometric equations. The Bivariate 
                         Intensities HH-HV image was segmented and the mean s° of each 
                         segment was converted into biomass by the best fit function (the 
                         heat capacity model) and following that the biomass was mapped. As 
                         a conclusion, the best allometric equations for primary and 
                         secondary forest biomass estimation were defined, considering the 
                         different polarizations of P-band SAR data. The methodology used 
                         in this treatment of P-band data might improve the regional 
                         monitoring of Amazonian land cover change, a process whose speed 
                         was accelerated as a result of human action in the Amazon during 
                         the last two decades.",
           copyholder = "SID/SCD",
                 issn = "0560-4613 and 1808-0936",
             language = "pt",
           targetfile = "santos - tropical.pdf",
        urlaccessdate = "08 maio 2024"
}