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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 Acesso06 maio 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 2Monitoring deforestation and...
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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/bibdigital/2013/09.13.21.11 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.03 2
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
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