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Registros recuperados : 58 | |
4. | | BARBOSA, L. M.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; COELHO, F. de A. Estrutura florística e fitossociológica de um fragmento florestal no Sudeste paraense. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 19.; SEMINÁRIO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 3., 2015, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2015. p. 133-137. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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6. | | VELOSO, L. C.; MENDES, F. da S.; FREITAS, L. J. M. de. Estudo da dinâmica e estrutura de floresta explorada para produção madeireira no município de Anapu, PA. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 21., 2017, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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8. | | BRITO, K.; GOMES, F.; CASTRO, E.; FREITAS, L. J. M. de. Intensidade e ciclo de corte de uma população de Protium altsonii sandwith (breu vermelho) na região do alto Rio Capim, Paragominas, Pará. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 39, e201902043, p. 163, 2019. Special issue. Abstracts of the XXV IUFRO World Congress, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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9. | | FEITOSA, T. R.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; MUÑOZ, S. H. Ingresso e mortalidade de uma floresta antropizada por exploração madeireira em Dom Eliseu - PA. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 17.; SEMINÁRIO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 1., 2013, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2013. 1 CD-ROM. PIBIC 2013. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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10. | | BRITO, K. R.; GOMES, F. R.; SANTOS, J. J. S.; LOPES, N. S.; FREITAS, L. J. M. de. Incremento diamétrico e volumétrico de uma floresta manejada na Amazônia Oriental após colheita da madeira. In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 68.; JORNADA FLUMINENSE DE BOTÂNICA, 36., 2017, Rio de Janeiro. Anais... [Brasília, DF]: Sociedade Botânica do Brasil, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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11. | | GOMES, F. R.; BRITO, K. R.; SANTOS, J. J. S.; LOPES, N. S.; FREITAS, L. J. M. de. Recrutamento e mortalidade em uma floresta tropical doze anos após colheita na Amazônia Oriental. In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 68.; JORNADA FLUMINENSE DE BOTÂNICA, 36., 2017, Rio de Janeiro. Anais... [Brasília, DF]: Sociedade Botânica do Brasil, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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13. | | CESÁRIO, F. V.; BALIEIRO, F. de C.; FONTANA, A.; FREITAS, L. J. M. de; CHAER, G. M. Manejo florestal afeta a dinâmica da matéria orgânica do solo, em longo prazo? In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém, PA. Amazônia e seus solos: peculiaridades e potencialidades. Belém, PA: SBCS, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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14. | | CESÁRIO, F. V.; BALIEIRO, F. de C.; FONTANA, A.; FREITAS, L. J. M. de; CHAER, G. M. Manejo florestal afeta a dinâmica da matéria orgânica do solo, em longo prazo? In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 36., 2017, Belém, PA. Amazônia e seus solos: peculiaridades e potencialidades. Belém, PA: SBCS, 2017. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Solos. |
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15. | | SILVA, R. M. da; MIRANDA, V. C.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; MENDES, F. da S. Padrão de distribuição espacial de três espécies comerciais submetidas à colheita de madeira e tratamentos silviculturais em Vitória do Jari, Amapá. In: ENCONTRO AMAZÔNICO DE AGRÁRIAS, 9., 2017, Belém, PA. Anais... Belém, PA: UFRA, 2018. p. 558-563. IX ENAAG. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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16. | | REIS, L. P.; SOUZA, A. L. de; REIS, P. C. M. dos R.; FREITAS, L. J. M. de; BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G. Prognose da distribuição diamétrica na Amazônia utilizando redes neurais artificiais e autômatos celulares. Floresta, Curitiba, v. 48, n. 1, p. 93-102, jan./mar. 2018. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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17. | | NASCIMENTO, R. G. M.; VANCLAY, J. K.; FIGUEIREDO FILHO, A.; MACHADO, S. do A.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de. Forest Growth simulator for Jari Tropical Rainforest, Brazil. In: CONFERÊNCIA IUFRO 2023 AMÉRICA LATINA, 2023, Curitiba. Anais... Colombo: Embrapa Florestas, 2023. p. 116. (Embrapa Florestas. Eventos técnicos & científicos, 2). Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Florestas. |
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18. | | FEITOSA, T. R.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; SOARES, M. H. M.; MUÑOZ, S. H.; GUEDES, M. C. Crescimento de uma floresta antropizada por exploração madeireira em Dom Eliseu, estado do Pará. In: REUNIÃO ANUAL DA SBPC, 65., 2013, Recife. Ciência para o novo Brasil: anais. Recife: SBPC, 2013. Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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19. | | FEITOSA, T. R.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; SOARES, M. H. M.; MUÑOZ, S. H.; GUEDES, M. C. Crescimento de uma floresta antropizada por exploração madeireira em Dom Eliseu, estado do Pará. In: REUNIÃO ANUAL DA SBPC, 65., 2013, Recife. Ciência para o novo Brasil: anais. Recife: SBPC, 2013. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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Registros recuperados : 58 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Amazônia Oriental. Para informações adicionais entre em contato com cpatu.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
25/10/2022 |
Data da última atualização: |
25/10/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
BRICEÑO CASTILLO, G. V.; FREITAS, L. J. M. de; CORDEIRO, V. A.; ORELLANA, J. B. P.; REATEGUI-BETANCOURT, J. L.; NAGY, L.; MATRICARDI, E. A. T. |
Afiliação: |
GUIDO VICENTE BRICEÑO CASTILLO, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; LUCAS JOSE MAZZEI DE FREITAS, CPATU; VICTOR ALMEIDA CORDEIRO, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; JORGE BRENO PALHETA ORELLANA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; JORGE LUIS REATEGUI-BETANCOURT, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; LASZLO NAGY, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ERALDO APARECIDO TRONDOLI MATRICARDI, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA. |
Título: |
Assessment of selective logging impacts using UAV, Landsat, and Sentinel data in the Brazilian Amazon rainforest. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of Applied Remote Sensing, v. 16, n. 1, 014526, Mar. 2022. |
DOI: |
https://doi.org/10.1117/1.JRS.16.014526 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Several studies have assessed forest disturbance in tropical forests using Landsat imagery. However, the spatial resolution (30 m) of Landsat images has often been considered too coarse to accurately detect the extent and impacts of selective logging. The Sentinel-2 satellite launched in 2015 has been providing images at spatial resolutions of 10 to 20 m and those images have shown an improved potential for detecting forest disturbances in tropical regions. We compared Landsat-8 and Sentinel-2 imagery for detecting selective logging in a rain forest site in the Brazilian Amazon. The aerosol-free modified soil adjusted vegetation index (MSAVI_af) was retrieved from the satellite images acquired in August 2020 immediately following logging. A robust reference dataset of very-high-resolution imagery (0.5 m) acquired using a complementary metal oxide semiconductor sensor (visible bands) onboard of an unmanned aerial vehicle was used to image the area of interest and a map derived from it was used to assess the classification accuracies made using satellite-derived data. The overall accuracy of the classified Sentinel-2 and Landsat-8 images varied between 54% and 83%, depending on the applied classification parameters for distinguishing undisturbed from disturbed forest canopy. Images acquired using the UAV allowed us to detect subtle impacts of canopy openings by selective logging activities. Images acquired using the UAV allowed the detection of small canopy openings, but not Sentinel-2 or Landsat-8. Sentinel-2 provided more details of canopy disturbances than Landsat image. Our classification approach is fully implementable on the Google Earth Engine platform and is a promising technique to monitor selective logging impacts in tropical forests. MenosSeveral studies have assessed forest disturbance in tropical forests using Landsat imagery. However, the spatial resolution (30 m) of Landsat images has often been considered too coarse to accurately detect the extent and impacts of selective logging. The Sentinel-2 satellite launched in 2015 has been providing images at spatial resolutions of 10 to 20 m and those images have shown an improved potential for detecting forest disturbances in tropical regions. We compared Landsat-8 and Sentinel-2 imagery for detecting selective logging in a rain forest site in the Brazilian Amazon. The aerosol-free modified soil adjusted vegetation index (MSAVI_af) was retrieved from the satellite images acquired in August 2020 immediately following logging. A robust reference dataset of very-high-resolution imagery (0.5 m) acquired using a complementary metal oxide semiconductor sensor (visible bands) onboard of an unmanned aerial vehicle was used to image the area of interest and a map derived from it was used to assess the classification accuracies made using satellite-derived data. The overall accuracy of the classified Sentinel-2 and Landsat-8 images varied between 54% and 83%, depending on the applied classification parameters for distinguishing undisturbed from disturbed forest canopy. Images acquired using the UAV allowed us to detect subtle impacts of canopy openings by selective logging activities. Images acquired using the UAV allowed the detection of small canopy openings, but not S... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Drone; Imagem de satélite; Veículo aéreo não tripulado. |
Thesagro: |
Degradação Ambiental; Floresta Tropical; Impacto Ambiental. |
Thesaurus NAL: |
Unmanned aerial vehicles. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
Marc: |
LEADER 02732naa a2200289 a 4500 001 2147739 005 2022-10-25 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1117/1.JRS.16.014526$2DOI 100 1 $aBRICEÑO CASTILLO, G. V. 245 $aAssessment of selective logging impacts using UAV, Landsat, and Sentinel data in the Brazilian Amazon rainforest.$h[electronic resource] 260 $c2022 520 $aSeveral studies have assessed forest disturbance in tropical forests using Landsat imagery. However, the spatial resolution (30 m) of Landsat images has often been considered too coarse to accurately detect the extent and impacts of selective logging. The Sentinel-2 satellite launched in 2015 has been providing images at spatial resolutions of 10 to 20 m and those images have shown an improved potential for detecting forest disturbances in tropical regions. We compared Landsat-8 and Sentinel-2 imagery for detecting selective logging in a rain forest site in the Brazilian Amazon. The aerosol-free modified soil adjusted vegetation index (MSAVI_af) was retrieved from the satellite images acquired in August 2020 immediately following logging. A robust reference dataset of very-high-resolution imagery (0.5 m) acquired using a complementary metal oxide semiconductor sensor (visible bands) onboard of an unmanned aerial vehicle was used to image the area of interest and a map derived from it was used to assess the classification accuracies made using satellite-derived data. The overall accuracy of the classified Sentinel-2 and Landsat-8 images varied between 54% and 83%, depending on the applied classification parameters for distinguishing undisturbed from disturbed forest canopy. Images acquired using the UAV allowed us to detect subtle impacts of canopy openings by selective logging activities. Images acquired using the UAV allowed the detection of small canopy openings, but not Sentinel-2 or Landsat-8. Sentinel-2 provided more details of canopy disturbances than Landsat image. Our classification approach is fully implementable on the Google Earth Engine platform and is a promising technique to monitor selective logging impacts in tropical forests. 650 $aUnmanned aerial vehicles 650 $aDegradação Ambiental 650 $aFloresta Tropical 650 $aImpacto Ambiental 653 $aDrone 653 $aImagem de satélite 653 $aVeículo aéreo não tripulado 700 1 $aFREITAS, L. J. M. de 700 1 $aCORDEIRO, V. A. 700 1 $aORELLANA, J. B. P. 700 1 $aREATEGUI-BETANCOURT, J. L. 700 1 $aNAGY, L. 700 1 $aMATRICARDI, E. A. T. 773 $tJournal of Applied Remote Sensing$gv. 16, n. 1, 014526, Mar. 2022.
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