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1. Identity statement
Reference TypeJournal Article
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34P/3LFCMH8
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2016/04.07.19.04
Last Update2016:04.07.19.05.24 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21b/2016/04.07.19.04.50
Metadata Last Update2020:12.31.02.07.48 (UTC) administrator
DOI10.1590/1809-4392201500835
ISSN0044-5967
Citation KeyFragalSilvNovo:2016:ReHiFo
TitleReconstructing historical forest cover change in the Lower Amazon floodplains using the LandTrendr algorithm
Year2016
Monthjan./mar.
Access Date2024, May 18
Type of Workjournal article
Secondary TypePRE PN
Number of Files1
Size6427 KiB
2. Context
Author1 Fragal, Everton Hafemann
2 Silva, Thiago Sanna Freire
3 Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes
Resume Identifier1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JH39
Group1 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Affiliation1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 evertonhaf@gmail.com
2
3 evlyn.novo@inpe.br
JournalActa Amazonica
Volume46
Number1
Pages13-24
Secondary MarkA2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_EDUCAÇÃO B2_SOCIOLOGIA B2_SAÚDE_COLETIVA B2_GEOCIÊNCIAS B2_ENGENHARIAS_III B2_ENGENHARIAS_II B2_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B2_BIODIVERSIDADE B2_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA B3_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS B3_QUÍMICA B3_MEDICINA_VETERINÁRIA B3_MEDICINA_II B3_MEDICINA_I B3_FARMÁCIA B3_ENGENHARIAS_I B3_EDUCAÇÃO_FÍSICA B3_ECONOMIA B3_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B4_DIREITO B4_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III B4_BIOTECNOLOGIA B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
History (UTC)2016-04-07 19:04:50 :: simone -> administrator ::
2016-07-04 12:29:59 :: administrator -> simone :: 2016
2016-07-08 17:08:07 :: simone -> administrator :: 2016
2020-12-31 02:07:48 :: administrator -> simone :: 2016
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Content TypeExternal Contribution
Version Typepublisher
KeywordsWetlands
flooded forest
land use change
monitoring
Landsat
Áreas úmidas
florestas inundáveis
mudanças no uso da terra
monitoramento
Landsat
AbstractThe Amazon varzeas are an important component of the Amazon biome, but anthropic and climatic impacts have been leading to forest loss and interruption of essential ecosystem functions and services. The objectives of this study were to evaluate the capability of the Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) algorithm to characterize changes in varzea forest cover in the Lower Amazon, and to analyze the potential of spectral and temporal attributes to classify forest loss as either natural or anthropogenic. We used a time series of 37 Landsat TM and ETM+ images acquired between 1984 and 2009. We used the LandTrendr algorithm to detect forest cover change and the attributes of "start year", "magnitude", and "duration" of the changes, as well as "NDVI at the end of series". Detection was restricted to areas identified as having forest cover at the start and/or end of the time series. We used the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify the extracted attributes, differentiating between anthropogenic and natural forest loss. Detection reliability was consistently high for change events along the Amazon River channel, but variable for changes within the floodplain. Spectral-temporal trajectories faithfully represented the nature of changes in floodplain forest cover, corroborating field observations. We estimated anthropogenic forest losses to be larger (1.071 ha) than natural losses (884 ha), with a global classification accuracy of 94%. We conclude that the LandTrendr algorithm is a reliable tool for studies of forest dynamics throughout the floodplain. RESUMO: As várzeas amazônicas são um importante componente do bioma Amazônico, mas impactos antrópicos e climáticos têm levado à perda florestal e à interrupção de processos e serviços ecossistêmicos. O presente estudo teve como objetivos avaliar a aplicabilidade do algoritmo Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) na detecção de mudanças na cobertura florestal de várzea no Baixo Amazonas, e analisar o potencial de atributos espectrais e temporais na classificação das perdas florestais em antrópicas ou naturais. Utilizamos uma série temporal de 37 imagens Landsat TM e ETM+, adquiridas entre 1984 e 2009. Aplicamos o algoritmo LandTrendr para detectar mudanças na cobertura florestal e extrair os atributos de duração, magnitude e ano de início das mudanças, além de NDVI ao final da série. A detecção se restringiu a áreas identificadas como cobertura florestal no início e/ou final da série. Os atributos derivados da série temporal foram classificados pelo algoritmo Support Vector Machine (SVM), diferenciando as perdas florestais antrópicas e naturais. A confiabilidade da detecção dos eventos de mudança foi consistentemente alta ao longo do rio Amazonas, e mais variável no interior da várzea. As trajetórias espectrais-temporais representaram fielmente os eventos de mudança na cobertura florestal, com base em averiguações em campo. A perda da cobertura florestal por causas antrópicas foi maior (1.071 ha) do que por causas naturais (884 ha), com exatidão global de classificação de 94%. Concluímos que o algoritmo LandTrendr é uma ferramenta confiável para aplicação em estudos de dinâmica da cobertura florestal de várzea.
AreaSRE
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Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Reconstructing historical forest...
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4. Conditions of access and use
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Languageen
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Reader Groupadministrator
simone
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Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Linking8JMKD3MGP3W34P/3J83FGH
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Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3ER446E
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6. Notes
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