| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/4AC8KRS |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43 |
| Última Atualização | 2023:12.13.16.28.19 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2023/12.11.16.43.49 |
| Última Atualização dos Metadados | 2024:01.02.17.00.38 (UTC) administrator |
| Rótulo | lattes: 1913003589198061 1 ShimabukuroASDHCDM:2023:FRIMDE |
| Chave de Citação | ShimabukuroASDHCDM:2023:FrImDe |
| Título | Fraction images derived from landsat mss, tm and oli images for monitoring forest cover of rondônia state, brazilian amazon  |
| Formato | DVD |
| Ano | 2023 |
| Data de Acesso | 06 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE CI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 971 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 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 Curriculo | 1 8JMKD3MGP5W/3C9JJCQ 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGUP 3 4 5 6 7 8JMKD3MGP5W/3C9JJAU 8 8JMKD3MGP5W/3C9JJ3M |
| 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 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 |
| 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) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 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 Evento | IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium |
| Localização do Evento | Pasadena, CA |
| Data | 2023 |
| Título do Livro | Proceedings |
| Tipo Terciário | Paper |
| 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 Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Fraction Image Image Processing Deforestation Forest Linear Spectral Mixing Model Brazilian Amazon Landsat series |
| Resumo | This 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. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Fraction images derived... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Fraction images derived... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS |
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W/4AC8KRS |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | Fraction Images Derived from Landsat Mss.pdf |
| Grupo de Usuários | lattes |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 2 |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | archivingpolicy 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 | |