@TechReport{BragaAragSilvRibe:2023:QuInDe,
               author = "Braga, Daniel Alves and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz 
                         de and Silva, Ricardo Dal’Agnol da and Ribeiro, Celso Bandeira de 
                         Melo",
                title = "Quantifica{\c{c}}{\~a}o da intensidade de degrada{\c{c}}{\~a}o 
                         florestal na Amaz{\^o}nia Brasileira atrav{\'e}s da 
                         integra{\c{c}}{\~a}o de dados LiDAR areotranportados e de 
                         campo",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2023",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.}",
             keywords = "degrada{\c{c}}{\~a}o florestal, corte seletivo, Amaz{\^o}nia 
                         brasileira, dados LiDAR, forest degradation, selective logging, 
                         brazilian Amazon, LiDAR data.",
             abstract = "A estimativa da intensidade da degrada{\c{c}}{\~a}o traz grandes 
                         incertezas para o c{\'a}lculo das emiss{\~o}es de carbono. Os 
                         dados LiDAR representam a forma mais precisa para estimativa de 
                         estrutura florestal e carbono na atualidade. O estudo tem foco em 
                         {\'a}reas de degrada{\c{c}}{\~a}o florestal as quais dados 
                         LiDAR aerotransportados foram adquiridos em iniciativas anteriores 
                         pelo Servi{\c{c}}o Florestal Brasileiro (SFB). A pesquisa 
                         est{\'a} integrada com o projeto PIBIC do ano anterior, voltado 
                         para o mapeamento da degrada{\c{c}}{\~a}o florestal na 
                         Amaz{\^o}nia Brasileira por meio do deep learning. Tendo como 
                         base a {\'a}rea mapeada com {\'a}reas degradadas e sabendo tempo 
                         ap{\'o}s degrada{\c{c}}{\~a}o, prop{\~o}e-se utilizar dados 
                         LiDAR aerotransportados para quantificar o impacto dessas 
                         atividades na estrutura e carbono acumulado na floresta. A 
                         combina{\c{c}}{\~a}o desses novos mapeamentos de 
                         degrada{\c{c}}{\~a}o com dados LiDAR consistem numa excelente 
                         oportunidade para testar a viabilidade desta metodologia inovadora 
                         para monitoramento de degrada{\c{c}}{\~a}o florestal na 
                         Amaz{\^o}nia e {\'a}reas sob concess{\~a}o florestal. Dessa 
                         forma, esse projeto visa quantificar a intensidade da 
                         degrada{\c{c}}{\~a}o florestal na Amaz{\^o}nia Brasileira 
                         atrav{\'e}s da integra{\c{c}}{\~a}o de dados LiDAR 
                         aerotransportados e de campo. O principal resultado foi observar 
                         matematicamente a rela{\c{c}}{\~a}o entre a intensidade da 
                         extra{\c{c}}{\~a}o de madeira calculada atrav{\'e}s a partir 
                         dos dados do SFB e a partir LiDAR. ABSTRACT: Estimating the 
                         intensity of degradation brings great uncertainty to the 
                         calculation of carbon emissions. LiDAR data represent the most 
                         accurate way to estimate forest structure and carbon today. The 
                         study focuses on areas of forest degradation for which airborne 
                         LiDAR data were acquired in previous initiatives by the Brazilian 
                         Forestry Service (SFB). The research is integrated with the 
                         previous year's PIBIC project, aimed at mapping forest degradation 
                         in the Brazilian Amazon through deep learning. Based on the mapped 
                         area with degraded areas and knowing the time after degradation, 
                         it is proposed to use airborne LiDAR data to quantify the impact 
                         of these activities on the structure and carbon accumulated in the 
                         forest. The combination of these new degradation mappings with 
                         LiDAR data constitutes an excellent opportunity to test the 
                         viability of this innovative methodology for monitoring forest 
                         degradation in the Amazon and areas under forest concession. Thus, 
                         this project aims to quantify the intensity of forest degradation 
                         in the Brazilian Amazon through the integration of airborne and 
                         field LiDAR data. The main result was to mathematically observe 
                         the relationship between the intensity of logging calculated from 
                         SFB data and from LiDAR.",
          affiliation = "{Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {UCLA \& JPL-NASA} 
                         and {Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF}",
             language = "pt",
                pages = "46",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34T/49S8L92",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/49S8L92",
           targetfile = "Relatorio_Final_Daniel_Alves_Braga.pdf",
        urlaccessdate = "03 maio 2024"
}