@InProceedings{SilvaSantGalv:2014:MoBiFl,
               author = "Silva, Camila Val{\'e}ria de Jesus and Santos, Jo{\~a}o Roberto 
                         dos and Galv{\~a}o, L{\^e}nio Soares",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Modelagem de biomassa em floresta prim{\'a}ria e sucess{\~a}o 
                         secund{\'a}ria a partir de dados alos/palsar e terrasar/tandem-x 
                         / Biomass modeling in primary forest and secondary sucession from 
                         alos/palsar and terrasar/tandem-x data",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2014",
                pages = "592--599",
         organization = "Semin{\'a}rio de Atualiza{\c{c}}{\~a}o em Sensoriamento Remoto 
                         e Sistemas de Informa{\c{c}}{\~o}es Geogr{\'a}ficas Aplicados 
                         {\`a} Engenharia Florestal, 11. (SenGeF).",
            publisher = "IEP",
              address = "Curitiba",
             keywords = "Radar, modelagem de biomassa, Invent{\'a}rio florestal, 
                         Polarimetria, Coer{\^e}ncia Interferom{\'e}trica, Radar, Biomass 
                         modeling, Forest Inventory, Polarimetry, Interferometric 
                         coherence.",
             abstract = "M{\'e}todos confi{\'a}veis e pr{\'a}ticos para a 
                         quantifica{\c{c}}{\~a}o da biomassa a{\'e}rea (AGB) na 
                         regi{\~a}o amaz{\^o}nica podem ser aprimorados atrav{\'e}s da 
                         tecnologia dos sensores de radar. Neste trabalho, atributos 
                         polarim{\'e}tricos em banda L (ALOS/PALSAR) e coer{\^e}ncia 
                         interferom{\'e}trica (na polariza{\c{c}}{\~a}o HH) em banda X 
                         (TerraSAR/TanDEM-X) foram analisados com suporte de dados de 
                         invent{\'a}rio florestal e por regress{\~a}o linear 
                         m{\'u}ltipla, permitindo modelar o estoque de biomassa. A 
                         modelagem envolveu dois tipos de modelos designados por: (1) 
                         PolSAR, ajustado para o conjunto geral de dados envolvendo todas 
                         as tipologias, e para o conjunto espec{\'{\i}}fico de dados 
                         somente de floresta prim{\'a}ria (FP) e outro de sucess{\~a}o 
                         secund{\'a}ria (SS); (2) PolSAR+InSAR espec{\'{\i}}fico 
                         ajustado para o conjunto de dados de SS. O modelo PolSAR 
                         espec{\'{\i}}fico para FP mostrou superioridade de desempenho 
                         (RČaj = 0,74; RMSE = 65,69 t.ha-1), comparado {\`a}queles modelos 
                         PolSAR geral (FP+SS) e PoLSAR espec{\'{\i}}fico SS. O modelo 
                         espec{\'{\i}}fico PolSAR+InSAR, que cont{\'e}m a coer{\^e}ncia 
                         interferom{\'e}trica, em sucess{\~a}o secund{\'a}ria, comparado 
                         ao modelo PolSAR teve desempenho estatisticamente similar, com 
                         pequena superioridade (RČaj = 0,86; RMSE = 17,02 t.ha-1). Face aos 
                         resultados obtidos, considera-se que a modelagem 
                         espec{\'{\i}}fica de biomassa em floresta tropical produz 
                         melhores estimativas, e que a utiliza{\c{c}}{\~a}o da 
                         coer{\^e}ncia InSAR {\'e} uma estrat{\'e}gia de elevado 
                         potencial na modelagem de biomassa em sucess{\~a}o 
                         secund{\'a}ria. ABSTRACT: The role of the Amazon rainforest in 
                         the stock of terrestrial carbon is a topic of high relevance in 
                         the discussions on climate change. Reliable and practical methods 
                         for the quantification of aboveground biomass (AGB) in this region 
                         are enhanced by the radar sensor technology. In this work, 
                         polarimetric L-band attributes (ALOS/PALSAR) and the 
                         interferometric coherence (HH polarization) in X-band 
                         (TerraSAR/TanDEM-X) were analyzed with support of forest inventory 
                         data and multiple linear regressions, allowing modeling the 
                         biomass stock. The modeling involved two types of approaches : (1) 
                         PolSAR , adjusted for the {"}general{"} data involving all types , 
                         and the {"}specific{"} data set of primary forest (PF) or 
                         secondary succession (SS); (2) PolSAR+ InSAR {"}specific{"} 
                         adjusted to the secondary sucession (SS) data set. The specific 
                         PolSAR model for FP showed superior performance (RČadj = 0.74, 
                         RMSE = 65.69 t.ha-1) compared to the PolSAR general models (FP+SS) 
                         and specific PolSAR SS. The specific model PolSAR+InSAR, 
                         containing the interferometric coherence in secondary succession, 
                         compared to the PolSAR model had statistically similar performance 
                         with small superiority (RČadj = 0.86, RMSE = 17.02 t.ha-1). Face 
                         to the results, it is considered that the specific modeling of 
                         biomass in tropical forest produces best estimates, and that the 
                         use of InSAR coherence is a strategy of great potential in the 
                         biomass modeling in secondary succession.",
  conference-location = "Curitiba",
      conference-year = "14-16 out. 2014",
                 issn = "2178-8634",
                label = "lattes: 7834780583735756 2 BertaniAndeForm:2014:AnAlEs",
             language = "pt",
           targetfile = "Camila, Valeria - 2014.pdf",
                  url = "http://www.11sengef.com.br/arquivos/documentos/anaisonline/SENGEF2014.pdf",
        urlaccessdate = "01 maio 2024"
}