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Data e hora local de busca: 26/04/2024 00:48.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.09.43
Última Atualização2017:07.21.17.50.55 (UTC) marciana
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.14.09.44
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.44 (UTC) administrator
DOI10.1080/2150704X.2014.967880
ISSN2150-704X
Rótulolattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroBeucGrecAcha:2014:AsFoDe
Chave de CitaçãoShimabukuroBeucGrecAcha:2014:AsFoDe
TítuloAssessment of forest degradation in Brazilian Amazon due to selective logging and fires using time series of fraction images derived from Landsat ETM+ images
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho684 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Beuchle, René
3 Grecchi, Rosana Cristina
4 Achard, Frédéric
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
RevistaRemote Sensing Letters
Volume5
Número9
Páginas773-782
Nota SecundáriaA2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B3_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico (UTC)2014-12-01 14:09:44 :: lattes -> administrator ::
2016-08-19 14:35:05 :: administrator -> marciana :: 2014
2017-07-21 17:50:55 :: marciana -> administrator :: 2014
2018-06-04 23:39:44 :: administrator -> marciana :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoA method has been developed to identify and map areas of forest degradation caused by either selective logging or fires in tropical humid ecosystems. Our study area is located in the Mato Grosso state of Brazil, in a region known as Deforestation Arc. Eight consecutive Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images were available over this study area during the dry season of 2002 (from June to October). The proposed method is based on multi-temporal image segmentation and classification of a data set of soil and shade fraction images derived from Landsat ETM+ imagery. Areas of selectively logged forest are identified and mapped from the soil fraction images, whereas burned forest areas are identified and mapped from the shade fraction images combined with a map of deforestation happening during 2002. The main benefit of this approach is the capability to discriminate selectively logged forest from burned forest, which is a very important issue for estimating carbon emissions from forest degradation.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of forest...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/3HG7NM9
Idiomaen
Grupo de Usuárioslattes
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress electronicmailaddress format isbn keywords lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43
Última Atualização2023:12.13.16.28.19 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Repositório de Metadadossid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43.49
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.00.38 (UTC) administrator
Rótulolattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroASDHCDM:2023:FRIMDE
Chave de CitaçãoShimabukuroASDHCDM:2023:FrImDe
TítuloFraction images derived from landsat mss, tm and oli images for monitoring forest cover of rondônia state, brazilian amazon
FormatoDVD
Ano2023
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho971 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Silva, Gabriel Máximo da
4 Dutra, Andeise Cerqueira
5 Hoffmann, Tania Beatriz
6 Cassol, Henrique Luís Godinho
7 Duarte, Valdete
8 Martini, Paulo Roberto
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3
4
5
6
7 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
8 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
7 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 gabriel.maximo@inpe.br
4 andeise.dutra@inpe.br
5 tania.hoffmann@inpe.br
6 henrique.cassol@inpe.br
7 valdete.duarte@inpe.br
8 paulo.martini@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Localização do EventoPasadena, CA
Data2023
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioPaper
Histórico (UTC)2023-12-11 16:43:50 :: lattes -> administrator ::
2023-12-12 20:10:02 :: administrator -> lattes :: 2023
2023-12-13 16:28:27 :: lattes -> administrator :: 2023
2023-12-19 00:07:51 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023
2023-12-19 10:43:31 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:00:38 :: administrator -> simone :: 2023
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-ChaveFraction Image
Image Processing

Deforestation
Forest
Linear Spectral Mixing Model

Brazilian Amazon
Landsat series
ResumoThis article presents a new method for monitoring forest cover in the state of Rondônia, in the Brazilian Amazon. The proposed method applies the Linear Spectral Mixing Model (LSMM) to Landsat datasets (MSS, TM and OLI) to derive annual vegetation, soil, and shade fraction images for the period 1980 2020. These fraction images have the advantages of reducing the volume of data to be analyzed and highlighting the target characteristics. Then, we applied a threshold method to classify forest, non-forest, hydrography, and deforestation areas. The proposed method showed to be consistent and flexible allowing to change the threshold values according to the fraction images to obtain the results with high accuracy. The results obtained by the proposed method can be easily checked over the RGB image mosaic. This kind of information is very important for environmental and climate change studies and for supporting government conservation efforts.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Fraction images derived...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Fraction images derived...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS
Idiomaen
Arquivo AlvoFraction Images Derived from Landsat Mss.pdf
Grupo de Usuárioslattes
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3JM45GQ
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2015/06.15.14.12.13
Última Atualização2015:06.15.14.12.13 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2015/06.15.14.12.14
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.18.08 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-0076-8
Rótulo127
Chave de CitaçãoShimabukuroBGAMSGDAAA:2015:DeFoDe
TítuloDetection of forest degradation caused by fires in Amazonia from time series of MODIS fraction images
FormatoInternet
Ano2015
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1240 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Shimabukuro, Yosio Edemir
 2 Beuchle, René
 3 Grecchi, Rosana Cristina
 4 Achard, Frédéric
 5 Miettinen, Jukka
 6 Simonetti, Dario
 7 Gomez, Marcela Velasco
 8 Duarte, Valdete
 9 Arai, Egidio
10 Anderson, Liana Oighenstein
11 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Identificador de Curriculo 1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
 9 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo 1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
 9 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
10
11 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
10
11 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor 1 yosio@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Mailwanderf@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 17 (SBSR)
Localização do EventoJoão Pessoa
Data25-29 abr. 2015
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas651-658
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2015-06-15 14:12:14 :: banon -> administrator ::
2016-01-04 13:38:50 :: administrator -> simone :: 2015
2016-10-13 19:16:15 :: simone -> administrator :: 2015
2018-06-06 03:18:08 :: administrator -> banon :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveburned forests
tropical ecosystem
ResumoA new method is presented to detect and assess the extent of burned forests in a tropical ecosystem. Our study area is located in Mato Grosso state southern flank of the Brazilian Amazon region. MODIS images are used over the dry season of year 2010. The proposed method is based on (i) linear spectral mixing model applied to MODIS imagery to derive soil and shade fraction images and (ii) image segmentation and classification applied to a multi-temporal dataset of MODIS-derived images. In a first step, deforested areas are identified and mapped from the soil fraction images while burned areas are identified and mapped from the shade fraction images. Then, burned forest areas are mapped by combining a forest/non forest mask with the resulting burned area map. Our results show that 14,220 km2 of forests were degraded by fire in Mato Grosso during year 2010. Our approach can be potentially used operationally for detecting forest degradation due to fires. The proposed method can also be applied to time series of medium and high spatial resolution images for regional and local analysis.
ÁreaSRE
TipoDegradação de florestas
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 17 > Detection of forest...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 17 > Detection of forest...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 17 > Detection of forest...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Detection of forest...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3JM45GQ
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3JM45GQ
Idiomaen
Arquivo Alvop0127.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3JJLLP2
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2015/05.31.21.54 6
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition issn lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)banon
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TALT92
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.16.10.30   (acesso restrito)
Última Atualização2019:05.16.10.30.00 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.16.10.30.01
Última Atualização dos Metadados2020:09.02.15.18.05 (UTC) administrator
DOI10.1080/01431161.2019.1579943
ISSN0143-1161
Chave de CitaçãoShimabukuroArDuJoSaGaDu:2019:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation using multi-temporal fraction images derived from Landsat sensor data in the Brazilian Amazon
Ano2019
MêsJuly
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4087 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Duarte, Valdete
4 Jorge, Anderson
5 Santos, Erone Ghyizoni dos
6 Gasparini, Kaio Allan Cruz
7 Dutra, Andeise Cerqueira
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
7 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio@dsr.inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 valdete.duarte@inpe.br
4
5
6 kaio.gasparini@inpe.br
7 andeise.dutra@inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume40
Número4
Páginas5475-5496
Nota SecundáriaA1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_ENGENHARIAS_IV A2_ENGENHARIAS_III A2_ENGENHARIAS_I A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A2_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO B1_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA B1_GEOCIÊNCIAS B1_ENGENHARIAS_II B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_BIODIVERSIDADE B2_SAÚDE_COLETIVA B2_ODONTOLOGIA B3_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B3_BIOTECNOLOGIA B5_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2019-05-16 10:30:01 :: simone -> administrator ::
2019-05-16 10:30:01 :: administrator -> simone :: 2019
2019-05-16 10:30:13 :: simone -> administrator :: 2019
2020-09-02 15:18:05 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
ResumoDeforestation is the replacement of forest by other land use while degradation is a reduction of long-term canopy cover and/or forest stock. Forest degradation in the Brazilian Amazon is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to uncontrolled fires. The deforestation contribution to carbon emission is already known but determining the contribution of forest degradation remains a challenge. Discrimination of logging from fires, both of which produce different levels of forest damage, is important for the UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) program. This work presents a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using fraction images derived from Linear Spectral Mixing Model (LSMM). Part of a Landsat Thematic Mapper (TM) scene (path/row 226/068) covering part of Mato Grosso State in the Brazilian Amazon, was selected to develop the proposed method. First, the approach consisted of mapping deforested areas and mapping forest degraded by fires using image segmentation. Next, degraded areas due to selective logging activities were mapped using a pixel-based classifier. The results showed that the vegetation, soil, and shade fraction images allowed deforested areas to be mapped and monitored and to separate degraded forest areas caused by selective logging and by fires. The comparison of Landsat Operational Land Imager (OLI) and RapidEye results for the year 2013 showed an overall accuracy of 94%. We concluded that spatial resolution plays an important role for mapping selective logging features due to their characteristics. Therefore, when compared to Landsat data, the current availability of higher spatial and temporal resolution data, such as provided by Sentinel-2, is expected to improve the assessment of deforestation and forest degradation, especially caused by selective logging. This will facilitate the implementation of actions for forest protection.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Monitoring deforestation and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Monitoring deforestation and...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 16/05/2019 07:30 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoMonitoring deforestation and forest degradation using multi temporal fraction images derived from Landsat sensor data in the Brazilian Amazon.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; 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 keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKB5R7W/3Q63552
Repositóriourlib.net/www/2017/12.05.13.09.18
Última Atualização2017:12.21.15.29.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosurlib.net/www/2017/12.05.13.09.19
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.26.39 (UTC) administrator
Rótulolattes: 8183796256304624 4 ShimabukuroAraiSantJorg:2017:MoDeFo
Chave de CitaçãoShimabukuroAraiSantJorg:2017:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation using multi-temporal fraction images derived from landsat sensor data in the brazilian amazon
Ano2017
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho560 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Santos, Erone Ghizoni dos
4 Jorge, Anderson
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
Nome do EventoInternational Geoscience and remote Sensing Symposium
Localização do EventoFort Worth, Texas
Data23-28 July
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioResumo Estendido
Histórico (UTC)2017-12-05 13:09:13 :: lattes -> administrator ::
2017-12-06 05:17:29 :: administrator -> lattes :: 2017
2017-12-06 18:17:07 :: lattes -> administrator :: 2017
2018-06-04 23:26:39 :: 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-ChaveForest degradation
Landsat
Remote Sensing
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Monitoring deforestation and...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Monitoring deforestation and...
Conteúdo da Pasta docacessar
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKB5R7W/3Q63552
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKB5R7W/3Q63552
Idiomapt
Arquivo Alvoyosio_monitoring.pdf
Grupo de Usuárioslattes
self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
Grupo de Leitoresadministrator
lattes
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
URL (dados não confiáveis)http://www.igarss2017.org/
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasInformações Adicionais: This work presents a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using a multi-temporal dataset of Landsat TM images. Degradation in forest cover in the Brazilian Amazon region is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to uncontrolled fires. For this study, part of a Landsat TM scene located in the State of Mato Grosso, in the ?deforestation arc? of the Brazilian Amazon was selected. Landsat TM images acquired in years 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 and 2011 and one RapidEye image acquired in 2013 were used in this study. The results showed that the proposed approach can be used for monitoring deforestation and forest degradation activities by selective logging and fires. The current availability of high spatial resolution data such as Sentinel-2 is expected to allow improving the assessment of deforestation and forest degradation processes using the proposed method and, consequently, facilitating the implementation of actions of forest protection..
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47UCFCS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.07.18.13   (acesso restrito)
Última Atualização2022:11.07.18.13.18 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.07.18.13.18
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.23 (UTC) administrator
DOI10.3390/f13101716
ISSN1999-4907
Chave de CitaçãoShimabukuroASDMDMCFJ:2022:MaMoFo
TítuloMapping and Monitoring Forest Plantations in Sao Paulo State, Southeast Brazil, Using Fraction Images Derived from Multiannual Landsat Sensor Images
Ano2022
MêsOct.
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho14599 KiB
2. Contextualização
Autor 1 Shimabukuro, Yosio Edemir
 2 Arai, Egidio
 3 Silva, Gabriel Máximo da
 4 Dutra, Andeise Cerqueira
 5 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
 6 Duarte, Valdete
 7 Martini, Paulo Roberto
 8 Cassol, Henrique Luís Godinho
 9 Ferreira, Danilo S.
10 Junqueira, Luis R.
Identificador de Curriculo 1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
 3
 4
 5
 6 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
 7 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
ORCID 1 0000-0002-1469-8433
 2
 3 0000-0003-2105-9055
 4 0000-0002-4454-7732
 5 0000-0002-4645-0117
 6
 7
 8 0000-0001-6728-4712
Grupo 1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
 5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
 7 SEREL-COGAB-INPE-MCTI-GOV-BR
 8 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
 9 Sylvamo
10 Sylvamo
Endereço de e-Mail do Autor 1 yosio.shimabukuro@inpe.br
 2 egidio.arai@inpe.br
 3 gabrielmaximo04@gmail.com
 4 andeise.dutra@inpe.br
 5 guilherme.mataveli@inpe.br
 6 valdete.duarte@inpe.br
 7 paulo.martini@inpe.br
 8 hlcassol@hotmail.com
RevistaForests
Volume13
Número10
Páginase1716
Nota SecundáriaB2_INTERDISCIPLINAR B5_SOCIOLOGIA B5_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2022-11-07 18:14:00 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:23 :: administrator -> simone :: 2022
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-Chavelinear spectral mixing model
fraction images
eucalypt
pine
forest plantation
image processing
ResumoThis article presents a method, based on orbital remote sensing, to map the extent of forest plantations in Sao Paulo State (Southeast Brazil). The proposed method uses the random forest machine learning algorithm available on the Google Earth Engine (GEE) cloud computing platform. We used 30 m annual mosaics derived from Landsat-5 Thematic Mapper (TM) images and from Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) images for the 1985 to 1995 and 2013 to 2021 time periods, respectively. These time periods were selected based on the planted areas' rotation, especially the eucalypt's short rotation. To classify the forest plantations, green, red, NIR, and MIR spectral bands, NDVI, GNDVI, NDWI, and NBR spectral indices, and vegetation, shade, and soil fractions were used for both sensors. These indices and the fraction images have the advantage of reducing the volume of data to be analyzed and highlighting the forest plantations' characteristics. In addition, we also generated one mosaic for each fraction image for the TM and OLI datasets by computing the maximum value through the period analyzed, facilitating the classification of areas occupied by forest plantations in the study area. The proposed method allowed us to classify the areas occupied by two forest plantation classes: eucalypt and pine. The results of the proposed method compared with the forest plantation areas extracted from the land use and land cover maps, provided by the MapBiomas product, presented the Kappa values of 0.54 and 0.69 for 1995 and 2020, respectively. In addition, two pilot areas were used to evaluate the classification maps and to monitor the phenological stages of eucalypt and pine plantations, showing the rotation cycle of these plantations. The results are very useful for planning and managing planted forests by commercial companies and can contribute to developing an automatic method to map forest plantations on regional and global scales.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping and Monitoring...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapping and Monitoring...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGAB > Mapping and Monitoring...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 07/11/2022 15:13 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoforests-13-01716.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2F3E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 5
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.04.04.41 1
DivulgaçãoWEBSCI
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47TLSDH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.03.12.34   (acesso restrito)
Última Atualização2022:11.03.12.34.27 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/11.03.12.34.27
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.22 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/IGARSS46834.2022.9884210
ISBN978-166542792-0
Chave de CitaçãoShimabukuroArSiDuMaDuMa:2022:MaMoFo
TítuloMapping and Monitoring Forest Plantation using Fraction Images Derived from Multi-Annual Landsat TM Datasets
FormatoOn-line
Ano2022
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho359 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Silva, Gabriel Máximo da
4 Dutra, Andeise Cerqueira
5 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
6 Duarte, Valdete
7 Martini, Paulo Roberto
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3
4
5
6 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
7 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M
Grupo1 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
4 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
7 SEREL-COGAB-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 gabrielmaximo04@gmail.com
4 andeise.dutra@inpe.br
5 guilherme.mataveli@inpe.br
6 valdete.duarte@inpe.br
7 paulo.martini@inpe.br
Nome do EventoIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS )
Localização do EventoKuala Lampur
Data17-22 July 2022
Editora (Publisher)IEEE
Páginas5969-5972
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2022-11-03 12:34:53 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:22 :: administrator -> simone :: 2022
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-ChaveEucalypt and Pine plantations
Fraction image
Image Processing
Linear Spectral Mixing Model
ResumoThis article presents a method to map the extent of forest plantation in an area located in the São Paulo State (Brazil). The proposed method applies the Linear Spectral Mixing Model (LSMM) to Landsat Thematic Mapper (TM) datasets to derive annually vegetation, soil and shade fraction images for local analysis. We used 30 m annual mosaics of TM images during the 1985 to 1995 time period. These fraction images have the advantage to reduce the volume of data to be analyzed highlighting the target characteristics. Then, we generated only one mosaic for each fraction images for TM dataset computing de maximum value through this period, facilitating the classification of areas occupied by forest plantation. The proposed method allowed to classify two forest plantation classes: Eucalypt and Pine. In addition, it allowed to monitor the phenological stages of Eucalypt according to its growth cycle. The results are very important for planning and management by the commercial companies and can contribute to develop an automatic method to map forest plantation areas in a regional and global scales.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapping and Monitoring...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapping and Monitoring...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COGAB > Mapping and Monitoring...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/11/2022 09:34 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoMapping_and_Monitoring_Forest_Plantation_using_Fraction_Images_Derived_from_Multi-Annual_Landsat_TM_Datasets.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPCW/46L2F3E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PS4GBK
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.23.19.32.32
Última Atualização2017:10.23.19.32.32 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.23.19.32.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.03.53 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59232
Chave de CitaçãoAraiDAAABSGS:2017:MoDeFo
TítuloMonitoring deforestation and forest degradation in the Amazon basin using multi-temporal fraction images derived from Sentinel-2 sensor data
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho2476 KiB
2. Contextualização
Autor1 Arai, Egidio
2 Duarte, Valdete
3 Anderson, Liana Oighenstein
4 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
5 Achard, Frédéric
6 Beuchle, René
7 Simonetti, Dario
8 Grecchi, Rosana Cristina
9 Shimabukuro, Yosio Edemir
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
3
4
5
6
7
8
9 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5
6
7
8
9 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5
6
7
8
9 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio@dsr.inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas1218-1225
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-23 19:32:33 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:03:53 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoIn this work we present a semi-automated procedure for monitoring deforestation and forest degradation in the Brazilian Amazon using a multi-temporal dataset of Sentinel-2 sensor. Forest cover degradation in the Brazilian Amazon region is mainly due to selective logging of intact/un-managed forests and to wildfires. The study area covers part of a Sentinel-2 sensor scene located in the State of Mato Grosso, in the deforestation arc of the Brazilian Legal Amazon. We selected three cloud-free Sentinel-2 images acquired on 21st June, 1st August and 10th September 2016. We generated soil, vegetation and shade fraction images for highlighting the deforested, burned and selectively logged areas. Our analysis shows that deforestation and forest degradation by fire can be mapped using object based analysis. On the other hand, forest degradation by selective logging can be mapped using a pixel based classification of fraction images. Our results allowed the estimative of recent deforestation processes in old growth forests: 1,000 ha between 21st June and 1st August and 900 ha between 1st August and 10th September 2016. The burned forest areas corresponded to 10,700 ha between 21st June and 1st August and to 22,800 ha between 1st August and 10th September 2016. Degraded forest areas due to selective logging added to 135,000 ha as mapped in the image dated 1st August 2016 with 17,300 ha of new areas mapped in the image dated 10th September 2016. The proposed approach shows great potential for monitoring deforestation and forest degradation activities by selective logging and fires using the Sentinel-2 multi-temporal dataset, facilitating the implementation of actions of forest protection in Amazon region.
ÁreaSRE
TipoDegradação de florestas
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PS4GBK
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PS4GBK
Idiomaen
Arquivo Alvo59232.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/3ARNASS
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.44.12
Última Atualização2011:12.06.10.43.50 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2011/11.23.17.44.13
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.01.35 (UTC) administrator
DOI10.1080/01431161.2010.519004
ISSN0143-1161
Rótulolattes: 9191097222405687 5 LuBaMoHeAlBr:2011:FrFoCo
Chave de CitaçãoLuBaMoHeAlBr:2011:FrFoCo
TítuloFractional forest cover mapping in the Brazilian Amazon with a combination of MODIS and TM images
Ano2011
MêsNov.
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4102 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lu, Dengsheng
2 Batistella, Mateus
3 Moran, Emilio
4 Hetrick, Scott
5 Alves, Diogenes Salas
6 Brondizio, Eduardo
Identificador de Curriculo1
2
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JGTS
Grupo1
2
3
4
5 DPI-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
2 Brazilian Agricultural Research Corporation, EMBRAPA Satellite Monitoring, Campinas, São Paulo, Brazil
3 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
4 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Anthropological Center for Training and Research on Global Environmental Change (ACT), Indiana University, Bloomington, IN 47405, United States
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3
4
5 dalves@dpi.inpe.br
Endereço de e-Maildalves@dpi.inpe.br
RevistaInternational Journal of Remote Sensing
Volume32
Número22
Páginas7131-7149
Nota SecundáriaB3_BIOTECNOLOGIA A1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO A2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B2_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B1_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B1_ENGENHARIAS_I B2_ENGENHARIAS_II B1_ENGENHARIAS_III A2_ENGENHARIAS_IV B1_GEOCIÊNCIAS A1_GEOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR B1_ODONTOLOGIA A1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_SAÚDE_COLETIVA
Histórico (UTC)2011-11-24 11:03:15 :: lattes -> administrator :: 2011
2011-12-01 17:39:43 :: administrator -> secretaria.cpa@dir.inpe.br :: 2011
2011-12-15 10:27:26 :: secretaria.cpa@dir.inpe.br -> administrator :: 2011
2018-06-05 00:01:35 :: administrator -> marciana :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
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Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
ResumoHigh deforestation rates in Amazonia have motivated considerable efforts to monitor forest changes with satellite images, but mapping forest distribution and monitoring change at a regional scale remain a challenge. This article proposes a new approach based on the integrated use of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Landsat Thematic Mapper (TM) images to rapidly map forest distribution in Rondônia, Brazil. The TM images are used to differentiate forest and non-forest areas and the MODIS images are used to extract three fraction images (vegetation, shade and soil) with linear spectral mixture analysis (LSMA). A regression model is built to calibrate the MODIS-derived forest results. This approach is applied to the MODIS image in 2004 and is then transferred to other MODIS images. Compared to INPE PRODES (Brazil's Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Programme for the Estimation of Deforestation in the Brazilian Amazon) data, the errors for total forest area estimates in 2000, 2004 and 2006 are −0.97%, 0.81% and −1.92%, respectively. This research provides a promising approach for mapping fractional forest (proportion of forest cover area in a pixel) distribution at a regional scale. The major advantage is that this procedure can rapidly provide the spatial and temporal patterns of fractional forest cover distribution at a regional scale by the integrated use of MODIS images and a limited number of Landsat images.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Fractional forest cover...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/3ARNASS
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Idiomaen
Arquivo AlvofractionalforestIJRS2011.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
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Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn keywords lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PP9SHP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.14.05
Última Atualização2017:10.06.14.05.37 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/10.06.14.05.37
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.55 (UTC) administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Chave de CitaçãoShimabukuroAraAndAraDua:2017:MaDeFo
TítuloMapping degraded forest areas caused by fires during the year 2010 in mato grosso state, brazilian legal amazon using landsat-5 tm fraction images
Ano2017
Mêsjan./fev.
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho1279 KiB
2. Contextualização
Autor1 Shimabukuro, Yosio Edemir
2 Arai, Egidio
3 Anderson, Liana O.
4 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
5 Duarte, Valdete
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP
3
4
5 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU
Grupo1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3
4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Centro Nacional de Monitoramento de Desastres Naturais (CEMADEN)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 yosio.shimabukuro@inpe.br
2 egidio.arai@inpe.br
3 liana.anderson@cemaden.gov.br
4 luiz.aragao@inpe.br
5 valdete@dsr.inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume69
Número1
Páginas23-32
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)2017-10-06 14:05:37 :: simone -> administrator ::
2017-10-06 14:05:38 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-06 14:05:56 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:55 :: 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-ChaveRemote Sensing
Forest Degradation
Burned Areas
Forest Fires
Amazon Region
Sensoriamento Remoto
Seca de 2010
Degradação Florestal
Áreas Queimadas
Incêndios Florestais
Região Amazônica
ResumoThe objective of this study was to assess the extent of burned forest in 2010 in Mato Grosso State, located in the southern Brazilian Amazon region. Landsat TM images were acquired over the 2010 dry season. Overall, the approach consisted on mapping burned areas over the entire study area and then overlaying it with the land cover types and biomass classes. Specifi cally, the forest areas degraded by fi res were mapped by combining the burned areas map and the forest map. The method to map burned areas was based on following procedure: (i) linear spectral mixing model applied to TM images to derive soil, vegetation and shade fraction images and (ii) the burned areas are identifi ed and mapped from the shade fraction images. The forest/non forest map was derived from Hansen et al. (2013) dataset and the biomass map was derived from Baccini et al. (2015). The mapped burned areas were then distributed in the three land cover types, i.e., forest, non-forest (Cerrado and old deforestation), and deforested areas from 2001 to 2010. Our results showed that 22,633 km2 (32%) of forests in Mato Grosso were burned during the year 2010, likely degrading the forest ecosystem. In addition, 5,175 km2 (7%) of burning occurred in the deforested areas from 2001 to 2010 and 42,510 km2 (61%) occurred in the Cerrado and old deforestation areas. In addition the burned areas were distributed in the the biomass classes. These types of information are important for the carbon emission estimation. RESUMO: O objetivo deste estudo foi avaliar a extensão da fl oresta queimada em 2010 no estado de Mato Grosso, localizado na região sul da Amazônia Brasileira. As imagens TM Landsat foram adquiridas durante a estação seca do ano de 2010. A abordagem consistiu basicamente no mapeamento das áreas queimadas sobre toda a área de estudo e então sobrepondo os tipos de cobertura da terra e classes de biomassa. Especifi camente as áreas de fl oresta degradadas pelo fogo foram mapeadas pela combinação dos mapas de áreas queimadas e um mapa de áreas de fl oresta e não-fl oresta. O método para mapear as áreas queimadas é baseado no seguinte procedimento: (i) modelo linear de mistura espectral aplicado as imagens TM para derivar imagens fração de solo, vegetação e sombra e (ii) as áreas queimadas são identifi cadas e mapeadas a partir das imagens fração de sombra. O mapa de áreas de fl oresta /não fl oresta é derivado dos dados de Hansen et al. (2013) e o mapa de biomassa é derivado de Bacciniet al. (2015). As áreas de queimadas mapeadas são então distribuídas nos três tipos de cobertura da terra, ou seja, fl oresta, não-fl oresta (Cerrado e desmatamento antigo) e as áreas desfl orestadas no período de 2001 a 2010. Os resultados mostraram que 22.633 km2 (32%) de fl orestas no Mato Grosso foram queimados durante o ano de 2010, degradando o ecossistema fl orestal. Além disso, 5.175 km2 (7%) de queimada ocorreram nas áreas desmatadas no período de 2001 a 2010 e 42.510 km2 (61%) ocorreram nas áreas de Cerrado e áreas de desmatamento antigo. Além disso as áreas queimadas afetaram as classes de biomassa. Essas informações são importantes para a estimativa de emissão de carbono.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapping degraded forest...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/10/2017 11:05 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PP9SHP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3PP9SHP
Idiomaen
Arquivo Alvoshimabukuro_mapping.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.20 1
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository 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
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