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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/43HUNA8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.09.12.01
Última Atualização2020:11.09.12.01.18 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2020/11.09.12.01.18
Última Atualização dos Metadados2022:01.04.01.35.34 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs12213512
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoWiederkehrGCBBSLSM:2020:DiFoSu
TítuloDiscriminating forest successional stages, forest degradation, and land use in central Amazon using ALOS/PALSAR‐2 full‐polarimetric data
Ano2020
MêsNov.
Data de Acesso10 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho10269 KiB
2. Contextualização
Autor1 Wiederkehr, Natália Cristina
2 Gama, Fábio Furlan
3 Castro, Paulo B. N.
4 Bispo, Polyanna da Conceição
5 Balzter, Heiko
6 Sano, Edson E.
7 Liesenberg, Veraldo
8 Santos, João Roberto dos
9 Mura, José Cláudio
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH3P
3
4
5
6
7
8 8JMKD3MGP5W/3C9JHF4
9 8JMKD3MGP5W/3C9JHGR
ORCID1 0000-0003-4002-0981
2 0000-0002-4585-5067
3
4 0000-0003-0247-8449
5 0000-0002-9053-4684
6
7 0000-0003-0564-7818
Grupo1 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4
5
6
7
8 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
9 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)
4 University of Manchester
5 University of Leicester
6 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
7 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 natalia.wiederkehr@inpe.br
2 fabio.furlan@inpe.br
3 paulo.castro@aluno.ufop.edu.br
4 polyanna.bispo@manchester.ac.uk
5 hb91@leicester.ac.uk
6 edson.sano@embrapa.br
7 veraldo.liesenberg@udesc.br
8 joao.roberto@inpe.br
9 jose.mura@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume12
Número21
Páginas1-30
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2020-11-09 12:01:18 :: simone -> administrator ::
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2020-11-09 12:04:10 :: simone -> administrator :: 2020
2022-01-04 01:35:34 :: administrator -> simone :: 2020
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-ChaveBrazil
Amazon
forest
land use
land cover
forest degradation
polarimetry
SAR
ResumoWe discriminated different successional forest stages, forest degradation, and land use classes in the Tapajós National Forest (TNF), located in the Central Brazilian Amazon. We used full polarimetric images from ALOS/PALSAR-2 that have not yet been tested for land use and land cover (LULC) classification, neither for forest degradation classification in the TNF. Our specific objectives were: (1) to test the potential of ALOS/PALSAR-2 full polarimetric images to discriminate LULC classes and forest degradation; (2) to determine the optimum subset of attributes to be used in LULC classification and forest degradation studies; and (3) to evaluate the performance of Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) supervised classifications to discriminate LULC classes and forest degradation. PALSAR-2 images from 2015 and 2016 were processed to generate Radar Vegetation Index, Canopy Structure Index, Volume Scattering Index, Biomass Index, and CloudePottier, van Zyl, FreemanDurden, and Yamaguchi polarimetric decompositions. To determine the optimum subset, we used principal component analysis in order to select the best attributes to discriminate the LULC classes and forest degradation, which were classified by RF. Based on the variable importance score, we selected the four first attributes for 2015, alpha, anisotropy, volumetric scattering, and double-bounce, and for 2016, entropy, anisotropy, surface scattering, and biomass index, subsequently classified by SVM. Individual backscattering indexes and polarimetric decompositions were also considered in both RF and SVM classifiers. Yamaguchi decomposition performed by RF presented the best results, with an overall accuracy (OA) of 76.9% and 83.3%, and Kappa index of 0.70 and 0.80 for 2015 and 2016, respectively. The optimum subset classified by RF showed an OA of 75.4% and 79.9%, and Kappa index of 0.68 and 0.76 for 2015 and 2016, respectively. RF exhibited superior performance in relation to SVM in both years. Polarimetric attributes exhibited an adequate capability to discriminate forest degradation and classes of different ecological succession from the ones with less vegetation cover.
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-12-03512-v2.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.50 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.02 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
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