| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/4935L2P | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/05.03.13.56 | |||
| Última Atualização | 2023:05.03.13.56.22 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/05.03.13.56.22 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.16.43 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1117/1.JRS.17.014513 | |||
| ISSN | 1931-3195 | |||
| Chave de Citação | DinizGamReiOliMar:2023:PlBrUs | |||
| Título | Estimating stem volume of Eucalyptus sp. and Pinus sp. plantations in Brazil, using Sentinel-1B and ALOS-2/PALSAR-2 data  | |||
| Ano | 2023 | |||
| Mês | Jan. | |||
| Data de Acesso | 05 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 6539 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Diniz, Juliana Maria Ferreira de Souza 2 Gama, Fábio Furlan 3 Reis, Aliny Aparecida dos 4 Oliveira, Cleber Gonzales de 5 Marques, Eduardo Resende Girardi | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JH3P | |||
| ORCID | 1 0000-0003-3642-7332 2 0000-0002-4585-5067 3 4 5 0000-0002-8690-3758 | |||
| Grupo | 1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) 4 VISIONA Tecnologia Espacial 5 KLABIN S.A. | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 julianadinizengflorestal@gmail.com 2 fabio.furlan@inpe.br 3 aareis@unicamp.br 4 cleber.oliveira@visionaespacial.com.br 5 eduardo.rgmarques@gmail.com | |||
| Revista | Journal of Applied Remote Sensing | |||
| Volume | 17 | |||
| Número | 1 | |||
| Páginas | e014513 | |||
| Nota Secundária | A2_GEOGRAFIA B1_GEOCIÊNCIAS B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_BIODIVERSIDADE B5_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS | |||
| Histórico (UTC) | 2023-05-03 13:56:22 :: simone -> administrator :: 2023-05-03 13:56:23 :: administrator -> simone :: 2023 2023-05-03 13:56:53 :: simone -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:16:43 :: administrator -> simone :: 2023 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | machine learning multifrequency polarimetry synthetic aperture radar | |||
| Resumo | Multifrequency synthetic aperture radar (SAR) data have been applied to discriminate subtle differences in the vegetation and to better characterize its structural properties, since each SAR frequency will interact with the different sections of the vegetation canopy. In this study, our main objective was to evaluate the use of multifrequency Sentinel-1 and ALOS-2/PALSAR-2 data for stem volume estimations in Eucalyptus sp. and Pinus sp. plantations using three different machine learning algorithms: random forest (RF), support vector regression (SVR), and extreme gradient boosting (XGB). Different experiments were carried out using combinations of predictor variables derived from both SAR sensors: backscattering, polarimetric decompositions, and interferometry data, and field data considering specific models for Eucalyptus sp. and Pinus sp. and a generic model comprising all forest plantations data. The machine learning models using predictor variables derived from SAR data achieved moderately high accuracy to predict stem volume, mainly when SAR data were used in combination with stand age (Experiment iv). In the best prediction scenario (Experiment iv), the RF, SVR, and XGB models were able to explain 81.7%, 68.5%, and 81.8% [coefficient of variation (R2) values] of stem volume variability considering the generic models, respectively. Our results pointed out that the RF algorithm showed the best performance in predicting stem volume with significant good results and easier implementation in comparison with the other two algorithms (SVR and XGB). | |||
| Área | SRE | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Estimating stem volume... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Estimating stem volume... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4935L2P | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4935L2P | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | 014513_1.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Política de Arquivamento | allowpublisher allowfinaldraft | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3 sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.57 1 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal 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 | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||