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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3R44KDE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/05.08.16.05
Última Atualização2018:05.08.16.05.03 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/05.08.16.05.03
Última Atualização dos Metadados2020:12.07.21.11.38 (UTC) administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Chave de CitaçãoOliveiraMorShiAraMat:2017:DaSeRe
TítuloDados de sensoriamento remoto para o estudo das interações biosfera-atmosfera em ecossistemas amazônicos: uma revisão
Ano2017
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho635 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Gabriel de
2 Moraes, Elisabete Caria
3 Shimabukuro, Yosio Edemir
4 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
5 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH24
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDAS-CGCEA-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade do Kansas
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Universidade de São Paulo (USP)
Endereço de e-Mail do Autor1 gabreloliveira@ku.edu
2 bete@dsr.inpe.br
3 yosio@dsr.inpe.br
4 laragao@dsr.inpe.br
5 mataveli@usp.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume69
Número6
Páginas1189-1210
Nota SecundáriaA2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B5_ENGENHARIAS_IV B5_ENGENHARIAS_II B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2018-05-08 16:05:03 :: simone -> administrator ::
2018-05-08 16:05:03 :: administrator -> simone :: 2017
2018-05-08 16:06:44 :: simone -> administrator :: 2017
2020-12-07 21:11:38 :: 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-ChaveAmazônia
Evapotranspiração
Produtividade Primária Bruta e Líquida
Modelagem
Produtos MODIS
Imagens Orbitais
Amazonia
Evapotranspiration
Net and Gross Primary Productivity
Modeling
MODIS Products
Orbital Images
ResumoAtualmente é grande a preocupação com o desmatamento das áreas tropicais, em particular na Amazônia, e sua infl uência no clima. Há alguns anos vêm sendo realizados experimentos de campo envolvendo coletas contínuas de dados relacionados às trocas de energia e CO2 entre a superfície e a atmosfera na região amazônica. No entanto, as medidas obtidas por esses experimentos são geralmente representativas de pequenas áreas. Este estudo tem como objetivo apresentar e discutir alguns dos principais modelos desenvolvidos para estimativa dos fl uxos energéticos na superfície e CO2 mediante dados de satélite, ressaltando as potencialidades e limitações de aplicação na região amazônica. De modo geral, os algoritmos de fl uxos de energia utilizam imagens nas regiões do visível e infravermelho (próximo e termal) e são baseados em métodos empíricos e físicos. As variáveis in situ necessárias correspondem à temperatura do ar e velocidade do vento, e as maiores incertezas estão na determinação dos fl uxos de calor no solo e sensível. Por sua vez, os modelos de fl uxos de CO2 baseiam-se nos espectros do visível e infravermelho próximo, sendo alicerçados no conceito de efi ciência de uso da radiação (RUE). O maior desafi o está justamente na defi nição do termo de RUE para distintos ecossistemas, e a informação básica de campo refere-se à radiação solar. Em suma, o uso de algoritmos baseados em imagens de satélite possui um importante papel no entendimento espacial e temporal de parâmetros biofísicos da superfície em uma região onde a maioria das informações são geradas pontualmente. Os dados gerados podem ser utilizados para alimentar modelos de superfície acoplados aos modelos de circulação geral da atmosfera, permitindo, entre outros, avaliar o impacto, em âmbito regional e global, causado por mudanças de uso/ cobertura da terra. ABSTRACT: Currently there is a great concern about deforestation of tropical areas, particularly in the Amazon, and its infl uence on climate. Field experiments have been conducted involving continuous collection of data about CO2 and energy exchange between the land surface and the atmosphere in the Amazon region. However, the measurements obtained by these experiments are generally representative of small areas. This study aims to present and discuss some of the most important models developed to estimate CO2 and energy fl uxes at the surface through satellite data, highlighting the potentialities and limitations for application in the Amazon region. In general, the energy fl ux algorithms make use of images in the visible and infrared (near and thermal) spectrum regions and are based on empirical and physical methods. The observational variables needed as input for these models are air temperature and wind speed, and the largest uncertainties relies on obtaining ground and sensible heat fl uxes. The CO2 fl ux models need images in the visible and near-infrared spectrum regions, being based on the radiation use effi ciency (RUE) concept. The ground measurements needed for these models refers to solar radiation and the biggest challenge is to precisely defi ne the RUE parameter for diff erent ecosystems. The use of algorithms based on satellite images plays an important role for understanding the temporal and spatial behavior of the biophysical parameters in a region where most of the information are generated locally. The data obtained can be used to feed surface models coupled to general circulation models, allowing, among others, the evaluation of the impact, both in regional and global scales, caused by land use/land cover changes.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > DIDSR > Dados de sensoriamento...
Arranjo 2Dados de sensoriamento...
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4. Condições de acesso e uso
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URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3R44KDE
Idiomapt
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Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3ETR8EH
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.11 4
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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