1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/465DSRP |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/01.04.12.53 (acesso restrito) |
Última Atualização | 2022:01.04.15.55.04 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/01.04.12.53.46 |
Última Atualização dos Metadados | 2023:01.03.16.45.59 (UTC) administrator |
DOI | 10.1016/j.rse.2021.112764 |
ISSN | 0034-4257 |
Rótulo | 20220104 |
Chave de Citação | LeiteSBALAMGCHFBHMDZCMSGVMSAGLMHXHDFVSK:2022:LaScMu |
Título | Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data |
Ano | 2022 |
Mês | JAN |
Data de Acesso | 18 maio 2024 |
Tipo Secundário | PRE PI |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 9626 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Leite, Rodrigo Vieira 2 Silva, Carlos Alberto 3 Broadbent, Eben North 4 Amaral, Cibele Hummel do 5 Liesenberg, Veraldo 6 Almeida, Danilo Roberti Alves de 7 Mohan, Midhun 8 Godinho, Sergio 9 Cardil, Adrian 10 Hamamura, Caio 11 Faria, Bruno Lopes de 12 Brancalion, Pedro H. S. 13 Hirsch, Andre 14 Marcatti, Gustavo Eduardo 15 Dalla Corte, Ana Paula 16 Zambrano, Angelica Maria Almeyda 17 Costa, Maira Beatriz Teixeira da 18 Matricardi, Eraldo Aparecido Trondoli 19 Silva, Anne Laura da 20 Goya, Lucas Ruggeri Re Y. 21 Valbuena, Ruben 22 Mendonca, Bruno Araujo Furtado de 23 Silva Júnior, Celso Henrique Leite 24 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de 25 Garcia, Mariano 26 Liang, Jingjing 27 Merrick, Trina 28 Hudak, Andrew T. 29 Xiao, Jingfeng 30 Hancock, Steven 31 Duncason, Laura 32 Ferreira, Matheus Pinheiro 33 Valle, Denis 34 Saatchi, Sassan 35 Klauberg, Carine |
Grupo | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR 24 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 Universidade Federal de Viçosa (UFV) 2 University of Florida 3 University of Florida 4 Universidade Federal de Viçosa (UFV) 5 Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) 6 Universidade de São Paulo (USP) 7 University of California—Berkeley 8 University of Évora 9 Technosylva Inc 10 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) 11 Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) 12 Universidade de São Paulo (USP) 13 Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) 14 Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) 15 Universidade Federal do Paraná (UFPR) 16 University of Florida 17 Universidade de Brasília (UnB) 18 Universidade de Brasília (UnB) 19 Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) 20 Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) 21 Bangor University 22 Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) 23 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 24 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 25 Universidad de Alcalá 26 Purdue University 27 Vanderbilt University 28 US Department of Agriculture, Forest Service 29 University of New Hampshire 30 University of Edinburgh 31 University of Maryland 32 Instituto Militar de Engenharia (IME) 33 University of Florida 34 NASA-Jet Propulsion Laboratory 35 Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) |
Endereço de e-Mail do Autor | 1 rodrigo.leite@ufv.br 2 c.silva@ufl.edu 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 celsohlsj@gmail.com 24 luiz.aragao@inpe.br 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 carine_klauberg@hotmail.com |
Revista | Remote Sensing of Environment |
Volume | 268 |
Nota Secundária | A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_ENGENHARIAS_I A1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I A1_BIODIVERSIDADE |
Histórico (UTC) | 2022-01-04 12:53:46 :: administrator -> simone :: 2022-01-04 15:55:05 :: simone -> administrator :: 2022 2023-01-03 16:45:59 :: administrator -> simone :: 2022 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Palavras-Chave | Active remote sensing Fire Modeling Machine learning UAV-lidar Cerrado Vegetation structure |
Resumo | Quantifying fuel load over large areas is essential to support integrated fire management initiatives in fire-prone regions to preserve carbon stock, biodiversity and ecosystem functioning. It also allows a better understanding of global climate regulation as a potential carbon sink or source. Large area assessments usually require data from spaceborne remote sensors, but most of them cannot measure the vertical variability of vegetation structure, which is required for accurately measuring fuel loads and defining management interventions. The recently launched NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) full-waveform lidar sensor holds potential to meet this demand. However, its capability for estimating fuel load has yet not been evaluated. In this study, we developed a novel framework and tested machine learning models for predicting multi-layer fuel load in the Brazilian tropical savanna (i.e., Cerrado biome) using GEDI data. First, lidar data were collected using an unnamed aerial vehicle (UAV). The flights were conducted over selected sample plots in distinct Cerrado vegetation formations (i.e., grassland, savanna, forest) where field measurements were conducted to determine the load of surface, herbaceous, shrubs and small trees, woody fuels and the total fuel load. Subsequently, GEDI-like full-waveforms were simulated from the high-density UAV-lidar 3-D point clouds from which vegetation structure metrics were calculated and correlated to field-derived fuel load components using Random Forest models. From these models, we generate fuel load maps for the entire Cerrado using all on-orbit available GEDI data. Overall, the models had better performance for woody fuels and total fuel loads (R-2 = 0.88 and 0.71, respectively). For components at the lower stratum, models had moderate to low performance (R-2 between 0.15 and 0.46) but still showed reliable results. The presented framework can be extended to other fire-prone regions where accurate measurements of fuel components are needed. We hope this study will contribute to the expansion of spaceborne lidar applications for integrated fire management activities and supporting carbon monitoring initiatives in tropical savannas worldwide. |
Área | SRE |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Large scale multi-layer... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
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4. Condições de acesso e uso | |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | Leite_large_2022.pdf |
Grupo de Usuários | administrator simone |
Grupo de Leitores | administrator simone |
Visibilidade | shown |
Política de Arquivamento | denypublisher allowfinaldraft24 |
Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 2 |
Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS. |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | simone |
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