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| Registros recuperados : 163 | |
| 141. |  | VASCONCELOS, S. S. de; FEARNSIDE, P. M.; GRAÇA, P. M. L. de A.; NOGUEIRA, E. M.; OLIVEIRA, L. C. de; FIGUEIREDO, E. O. Forest fires in southwestern Brazilian Amazonia: estimates of area and potential carbon emissions. Forest Ecology and Management, Amsterdam, v. 291, p. 199-208, Mar. 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 142. | | FIGUEIREDO, E. O.; LIMA, Q. S. de; BRAZ, E. M.; OLIVEIRA, M. V. N. D. d'; OLIVEIRA, L. C. de; SA, C. P. de; PAPA, D. de A. Monitoramento do arraste de toras pelo MODEFLORA em Florestas tropicais submetidas a técnicas de manejo de precisão. In: SIMPÓSIO BRASIL-ALEMANHA, 4., 2009, Curitiba. Desenvolvimento sustentável: resumos. Curitiba: Centro de Cooperação Internacional Brasil-Alemanha: UFPR, 2009. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 143. | | FIGUEIREDO, E. O.; LIMA, Q. S. de; BRAZ, E. M.; OLIVEIRA, M. V. N. d'.; OLIVEIRA, L. C. de; SA, C. P. de; PAPA, D. de A. Monitoramento do arraste de toras pelo MODEFLORA em florestas tropicais submetidas a técnicas de manejo de precisão. In: SIMPÓSIO BRASIL-ALEMANHA, 4., 2009, Curitiba. Desenvolvimento sustentável: resumos. Curitiba: CCIBA: UFPR, 2009. 1 p.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 144. | | BRAZ, E. M.; FERREIRA, L. A.; SOUZA, J. M. A. de; SILVA, Z. A. G. P. da G. e; FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, L. C. de. Manejo dos produtos florestais não madeireiros na Floresta Estadual do Antimari, AC. In: SIVIERO, A.; MING, L. C.; SILVEIRA, M.; DALY, D. C.; WALLACE, R. H. (org.). Etnobotânica e botânica econômica do Acre. Rio Branco, AC: Edufac, 2016. cap. 6. p. 96-110.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 145. | | BRAZ, E. M.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, L. A.; OLIVEIRA, L. C. de; GAMA e SILVA, Z. A. G. P. da; SOUZA, J. M. A. de. Manejo dos produtos florestais não madeireiros da Floresta Estadual do Antimary: a busca de um modelo. In: CONGRESSO IBERO-AMERICANO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS FLORESTAIS, 2.; SEMINÁRIO EM TECNOLOGIA DA MADEIRA E PRODUTOS FLORESTAIS NÃO MADEIRÁVEIS, 1., 2002, Curitiba. Aproveitamento tecnológico da floresta ibero-americana: fonte de suprimento para o mundo: anais. [Curitiba]: Universidade Federal do Paraná: Fundação de Pesquisas Florestais do Paraná, [2002?]. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 146. | | BRAZ, E. M.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, L. A.; OLIVEIRA, L. C. de; GAMA e SILVA, Z. A. G. P. da; SOUZA, J. M. A. de. Manejo dos produtos florestais não madeireiros da Floresta Estadual do Antimary: a busca de um modelo. In: CONGRESSO IBERO-AMERICANO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS FLORESTAIS, 2.; SEMINÁRIO EM TECNOLOGIA DA MADEIRA E PRODUTOS FLORESTAIS NÃO MADEIRÁVEIS, 1., 2002, Curitiba. Aproveitamento tecnológico da floresta ibero-americana: fonte de suprimento para o mundo: anais. Curitiba: Universidade Federal do Paraná: Fundação de Pesquisas Florestais do Paraná, 2002. 15 p. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 147. | | LEITE, C. C. C.; SILVA. E. F. da; SILVA, R. F.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da. Um método heurístico para otimizar a formação de Unidades de Produção Anual no manejo de florestas nativas na Amazônia. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FLORESTAIS, 9. 2016, Guarapari. Disseminação e aplicação do conhecimento científico e tecnológico nas Ciências Florestais: anais. Alegre, ES: CAUFES, 2016. p. 494-497. Organizadores: Mayra Luiza Marques da Silva, Marcos Vinicius Winkler Caldeira, Mariana Duarte Silva Fonseca, Kallil Chaves Castro.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 148. | | ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARBOSA, B. H. G.; GOMIDE, L. R.; CALEGARIO, N.; FIGUEIREDO, E. O.; MORAS FILHO, L. O.; MELO, E. de A.; DANTAS, D. Reduced-impact logging by allocating log-decks using multiobjective evolutionary algorithm in Western Amazon. Revista Árvore, v. 46, e4506, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 149. | | SILVA, E. F. da; SILVA, G. F. da; FIGUEIREDO, E. O.; MENDONÇA, A. R. de; SILVA, J. P. M.; SANTOS, J. S.; AGUIAR, M. O.; RODRIGUES, N. M. M. Coeficientes de produção e custos das atividades florestais em uma área de manejo florestal sustentável. In: CONGRESSO ONLINE INTERNACIONAL FLORESTAL, 1., 2021, Vitória. Anais eletrônicos... Vitória, ES : CONGRESSE.ME, 2021. p. 176.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 150. | | SILVA, E. F. da; SILVA, G. F. da; FIGUEIREDO, E. O.; MENDONÇA, A. R. de; SILVA, J. P. M.; SANTOS, J. S.; AGUIAR, M. O.; ROMERO, F. M. B. Comportamento da restrição de distância de arraste de toras em um modelo de p-medianas aplicado ao planejamento da exploração de florestas nativas da Amazônia. In: CONGRESSO ONLINE INTERNACIONAL FLORESTAL, 1., 2021, Vitória. Anais eletrônicos... Vitória, ES : CONGRESSE.ME, 2021. p. 169-170.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 151. | | OLIVEIRA, M. V. N. d'; FIGUEIREDO, E. O.; ALMEIDA, D. R. A. de; OLIVEIRA, L. C. de; SILVA, C. A.; NELSON, B. W.; CUNHA, R. M. da; PAPA, D. de A.; STARK, S. C.; VALBUENA, R. Impacts of selective logging on Amazon forest canopy structure and biomass with a LiDAR and photogrammetric survey sequence. Forest Ecology and Management, v. 500, 119648, Nov. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 152. | | FERREIRA, M. P.; ALMEIDA, D. R. A. de; PAPA, D. de A.; MINERVINO, J. B. S.; VERAS, H. F. P.; FORMIGHIERI, A.; SANTOS, C. A. N.; FERREIRA, M. A. D.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, E. J. L. Individual tree detection and species classification of Amazonian palms using UAV images and deep learning. Forest Ecology and Management, v. 475, n. 118397, p. 1-11, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 153. | | AGUIAR, M. O.; SILVA, G. F. da; MAURI, G. R.; MENDONÇA, A. R. de; SILVA, E. V. da; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, J. P. M.; SILVA, V. A. da; SILVA, R. F.; LAVAGNOLI, G. L. Integrated planning of forest exploration infrastructures in an amazonian sustainable forest management area. Forest Ecology and Management, n. 549, 121265, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 154. | | BRAZ, E. M.; FIGUEIREDO, E. O.; PASSOS, C. A. M. de; MATTOS, P. P. de; OLIVEIRA, L. C. de; RIBAS, L. A.; THAINES, F.; OLIVEIRA, M. V. N. d'. Manejo das florestas naturais da Amazônia: situação atual, avanços e perspectivas. In: SIMPÓSIO BRASIL-ALEMANHA, 4., 2009, Curitiba. Desenvolvimento sustentável. [Curitiba]:CCIBA: UFPR, 2009. 1 p.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 155. | | PAPA, D. de A.; ALMEIDA, D. R. A. de; SILVA, C. A.; FIGUEIREDO, E. O.; STARK, S. C.; VALBUENA, R.; RODRIGUEZ, L. C. E.; OLIVEIRA, M. V. N. d'. Evaluating tropical forest classification and field sampling stratification from lidar to reduce effort and enable landscape monitoring. Forest Ecology and Management, v. 457, 1176342019, Feb. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 156. | | LACERDA, T. H. S.; FRANÇA, L. C. de J.; LOPES, I. L. e; LACERDA, S. L. S.; FIGUEIREDO, E. O.; BARBOSA, B. H. G.; SILVA, C. S. J. e; GOMIDE, L. R. Multi‑objective forest harvesting under sustainable and economic principles. Journal of Forestry Research, v. 34, p. 1379-1394, Oct. 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 157. | | SILVA, E. F. da; SILVA, G. F. da; FIGUEIREDO, E. O.; MENDONÇA, A. R. de; SANTANA, C. J. de O.; FIEDLER, N. C.; SILVA, J. P. M.; AGUIAR, M. O.; SANTOS, J. S. Optimized forest planning: allocation of log storage yards in the Amazonian sustainable forest management area. Forest Ecology and Management, v. 472, 118231, Sept. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 158. | | SILVA, E. F. da; SILVA, R. F.; VIEIRA, G. C.; LEITE, C. C. C.; AGUIAR, M. O.; FIGUEIREDO, E. O.; SILVA, M. L. M. da; SILVA, G. F. da. Planning of production units for native forest management areas in the Amazon. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 1, e5502, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 159. | | PAPA, D. de A.; FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; RODRIGUEZ, L. C. E.; CAMARGO, A. P.; PRATA, G. A.; AMARAL, L. G. de C.; LARANJA, D. C. F. Uso do LiDAR no manejo florestal. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2017. 1 folder.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 160. | | OLIVEIRA, M. V. N. d'; BROADBENT, E. N.; OLIVEIRA, L. C. de; ALMEIDA, D. R. A.; PAPA, D. de A.; FERREIRA, M. E.; ZAMBRANO, A. M. A.; SILVA, C. A.; AVINO, F. S.; PRATA, G. A.; MELLO, R. A.; FIGUEIREDO, E. O.; JORGE, L. A. de C.; JUNIOR, L.; ALBUQUERQUE, R. W.; BRANCALION, P. H. S.; WILKINSON, B.; COSTA, M. O. da. Aboveground biomass estimation in Amazonian Tropical Forests: a comparison of aircraft- and GatorEye UAV- borne LiDAR data in the Chico Mendes Extractive Reserve in Acre, Brazil. Remote Sensing, v. 12, n. 11, 1754, May 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Instrumentação. |
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| Registros recuperados : 163 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
31/07/2020 |
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Data da última atualização: |
28/06/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
FERREIRA, M. P.; ALMEIDA, D. R. A. de; PAPA, D. de A.; MINERVINO, J. B. S.; VERAS, H. F. P.; FORMIGHIERI, A.; SANTOS, C. A. N.; FERREIRA, M. A. D.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, E. J. L. |
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Afiliação: |
Matheus Pinheiro Ferreira, Instituto Militar de Engenharia (IME); Danilo Roberti Alves de Almeida, Universidade de São Paulo (USP); DANIEL DE ALMEIDA PAPA, CPAF-AC; Juliano Baldez Silva Minervino, Universidade Federal do Acre (Ufac); Hudson Franklin Pessoa Veras, Universidade Federal do Paraná (UFPR); Arthur Formighieri, Universidade Federal do Acre (Ufac); Caio Alexandre Nascimento Santos, Bolsista Embrapa Acre; Marcio Aurélio Dantas Ferreira, Fundação de Tecnologia do Estado do Acre (Funtac); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC; Evandro José Linhares Ferreira, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (Inpa). |
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Título: |
Individual tree detection and species classification of Amazonian palms using UAV images and deep learning. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Forest Ecology and Management, v. 475, n. 118397, p. 1-11, 2020. |
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ISSN: |
0378-1127 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118397 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Information regarding the spatial distribution of palm trees in tropical forests is crucial for commercial exploitation and management. However, spatially continuous knowledge of palms occurrence is scarce and difficult to obtain with conventional approaches such as field inventories. Here, we developed a new method to map Amazonian palm species at the individual tree crown (ITC) level using RGB images acquired by a low-cost unmanned aerial vehicle (UAV). Our approach is based on morphological operations performed in the score maps of palm species derived from a fully convolutional neural network model. We first constructed a labeled dataset by dividing the study area (135 ha within an old-growth Amazon forest) into 28 plots of 250 m×150 m. Then, we manually outlined all palm trees seen in RGB images with 4 cm pixels. We identified three palm species: Attalea butyracea, Euterpe precatoria and Iriartea deltoidea. We randomly selected 22 plots (80%) for training and six plots (20%) for testing. We changed the plots for training and testing to evaluate the variabilityn, in the classification accuracy and assess model generalization. Our method outperformed the average producer?s accuracy of conventional patch-wise semantic segmentation (CSS) in 4.7%. Moreover, our method correctly identified, on average, 34.7 percentage points more ITCs than CSS, which tended to merge trees that are close to each other. The producer's accuracy of A. butyracea, E. precatoria and I. deltoidea was 78.6 ± 5.5%, 8.6 ± 1.4% and 96.6 ± 3.4%, respectively. Fortunately, one of the most exploited and commercialized palm species in the Amazon (E. precatoria, a.k.a, Açaí) was mapped with the highest classification accuracy. Maps of E. precatoria derived from low-cost UAV systems can support management projects and community-based forest monitoring programs in the Amazon. MenosInformation regarding the spatial distribution of palm trees in tropical forests is crucial for commercial exploitation and management. However, spatially continuous knowledge of palms occurrence is scarce and difficult to obtain with conventional approaches such as field inventories. Here, we developed a new method to map Amazonian palm species at the individual tree crown (ITC) level using RGB images acquired by a low-cost unmanned aerial vehicle (UAV). Our approach is based on morphological operations performed in the score maps of palm species derived from a fully convolutional neural network model. We first constructed a labeled dataset by dividing the study area (135 ha within an old-growth Amazon forest) into 28 plots of 250 m×150 m. Then, we manually outlined all palm trees seen in RGB images with 4 cm pixels. We identified three palm species: Attalea butyracea, Euterpe precatoria and Iriartea deltoidea. We randomly selected 22 plots (80%) for training and six plots (20%) for testing. We changed the plots for training and testing to evaluate the variabilityn, in the classification accuracy and assess model generalization. Our method outperformed the average producer?s accuracy of conventional patch-wise semantic segmentation (CSS) in 4.7%. Moreover, our method correctly identified, on average, 34.7 percentage points more ITCs than CSS, which tended to merge trees that are close to each other. The producer's accuracy of A. butyracea, E. precatoria and I. deltoidea was... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acre; Aerial surveys; Amaz; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Bosques lluviosos; DeepLabv3+; Drone; Embrapa Acre; Fotografía aérea; Imagem RGB; Madera tropical; Mapeamento; Palm trees; Palmeira; Rio Branco (AC); Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Açaí; Aerofotogrametria; Biogeografia; Espécie Nativa; Floresta Tropical; População de Planta; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Aerial photography; Arecaceae; Biogeography; Euterpe precatoria; Rain forests; Remote sensing; Tropical wood; Unmanned aerial vehicles. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215053/1/27014.pdf
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Marc: |
LEADER 03750naa a2200661 a 4500
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005 2021-06-28
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024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118397$2DOI
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245 $aIndividual tree detection and species classification of Amazonian palms using UAV images and deep learning.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aInformation regarding the spatial distribution of palm trees in tropical forests is crucial for commercial exploitation and management. However, spatially continuous knowledge of palms occurrence is scarce and difficult to obtain with conventional approaches such as field inventories. Here, we developed a new method to map Amazonian palm species at the individual tree crown (ITC) level using RGB images acquired by a low-cost unmanned aerial vehicle (UAV). Our approach is based on morphological operations performed in the score maps of palm species derived from a fully convolutional neural network model. We first constructed a labeled dataset by dividing the study area (135 ha within an old-growth Amazon forest) into 28 plots of 250 m×150 m. Then, we manually outlined all palm trees seen in RGB images with 4 cm pixels. We identified three palm species: Attalea butyracea, Euterpe precatoria and Iriartea deltoidea. We randomly selected 22 plots (80%) for training and six plots (20%) for testing. We changed the plots for training and testing to evaluate the variabilityn, in the classification accuracy and assess model generalization. Our method outperformed the average producer?s accuracy of conventional patch-wise semantic segmentation (CSS) in 4.7%. Moreover, our method correctly identified, on average, 34.7 percentage points more ITCs than CSS, which tended to merge trees that are close to each other. The producer's accuracy of A. butyracea, E. precatoria and I. deltoidea was 78.6 ± 5.5%, 8.6 ± 1.4% and 96.6 ± 3.4%, respectively. Fortunately, one of the most exploited and commercialized palm species in the Amazon (E. precatoria, a.k.a, Açaí) was mapped with the highest classification accuracy. Maps of E. precatoria derived from low-cost UAV systems can support management projects and community-based forest monitoring programs in the Amazon.
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773 $tForest Ecology and Management$gv. 475, n. 118397, p. 1-11, 2020.
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Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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