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| Registros recuperados : 16 | |
| 2. |  | MENDES, N. B.; NELSON, B. W.; MILLER, R. P. Levantamento das espécies arbóreas da região de Manaus - Amazonas. Revista do Instituto Florestal, São Paulo, v. 4, pt. 1, p. 332-338, mar. 1992. Edição dos Anais do Congresso Florestal de Essências Nativas, 2., 1992, São Paulo. Edição especial.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 3. | | SALATI, E.; RIBEIRO, M. de N. G.; ABSY, M. L.; NELSON, B. W. Clima da Amazonia: presente, passado e futuro. In: VAL, A.L.; FIGLIUOLO, R.; FELDBERG, E., ed. Bases cientificas para estrategias de preservacao e desenvolvimento da Amazonia: fatos e perspectivas. Manaus: INPA, 1991. v.1, p.21-34.| Biblioteca(s): Embrapa Rondônia. |
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| 4. | | OLIVEIRA, A. A. de; FERREIRA, L. V.; LLERAS PEREZ, E.; NELSON, B. W.; ALMEIDA, S. S. A flora fanerogâmica amazônica: composição, diversidade, endemismo e conservação. In: ARAÚJO, E. de L.; MOURA, A. do N.; SAMPAIO, E. V. de S. B.; GESTINARI, L. M. de S.; CARNEIRO, J. de M. T. (Ed.). Biodiversidade, conservação e uso sustentável da flora do Brasil. Recife: Sociedade Botânica do Brasil: Universidade Federal Rural de Pernambuco, 2002. p. 15-18.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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| 6. | | NELSON, B. W.; MESQUITA, R.; PEREIRA, J. L. G.; SOUZA, S. G. A. de; BATISTA, G. T.; COUTO, L. B. Allometric regressions for improved estimate of secondary forest biomass in the central Amazon. Forest Ecology and Management, v. 117, n. 1, p. 149-167, 1999.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental. |
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| 8. | | 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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| 9. | | WU, J.; KOBAYASHI, H.; STARK, S. C.; MENG, R.; GUAN, K.; TRAN, N. N.; GAO, S.; YANG, W.; RESTREPO-COUPE, N.; MIURA, T.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; ROGERS, A.; DYE, D. G.; NELSON, B. W.; SERBIN, S. P.; HUETE, A. R.; SALESKA, S. R. Biological processes dominate seasonality of remotely sensed canopy greenness in an Amazon evergreen forest. New Phytologist, v. 217, n. 4, p. 1507-1520, Mar. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 10. | | MOURA, Y. M. de; GALVÃO, L. S.; HILKER, T.; WU, J.; SALESKA, S.; AMARAL, C. H. do; NELSON, B. W.; LOPES, A. P.; WIEDEMAN, K. K.; PROHASKA, N.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; MACHADO, C. B.; ARAGÃO, L. E. O. C. Spectral analysis of amazon canopy phenology during the dry season using a tower hyperspectral camera and modis observations. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 131, p. 52-64, Sept. 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 11. | | ALMEIDA, D. R. A. de; BROADBENT, E. N.; FERREIRA, M. P.; MELI, P.; ZAMBRANO, A. M. A.; GORGENS, E. B.; RESENDE, A. F.; ALMEIDA, C. T. de; AMARAL, C. R. do; CORTE, A. P. D.; SILVA, C. A.; ROMANELLI, J. P.; PRATA, G. A.; PAPA, D. de A.; STARK, S. C.; VALBUENA, R.; NELSON, B. W.; GUILLEMOT, J.; FÉRET, J. B.; CHAZDON, R.; BRANCALION, P. H. S. Monitoring restored tropical forest diversity and structure through UAV-borne hyperspectral and lidar fusion. Remote Sensing of Environment, v. 264, 112582, Oct. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 12. | | SMITH, M. N.; SCHITTI, J.; GONÇALVES, N.; MINOR, D.; ALMEIDA, D. R. A. de; ROCHA, D. G.; ARAGÓN, S.; MENIN, M.; GUEDES, M. C.; TONINI, H.; SILVA, K. E. da; ROSA, D. M.; NELSON, B. W.; CORDEIRO, C. L. O.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; SHAO, G.; SOUZA, M. S.; MCMAHON, S.; ALMEIDA, D.; ARAGÃO, L. E. O. C.; LIMA, N. Z. de; OLIVEIRA, G. de; ASSIS, R. L. de; CAMARGO, J. L.; MESQUITA, R. G.; SALESKA, S. R.; BRESHEARS, D. D.; COSTA, F. R. C.; STARK, S. C. Variations in Amazonian forest canopy structure and light environments across environmental and disturbance gradients. In: AGU FALL MEETING, 2019, San Francisco. Anais... San Francisco: AGU, 2019. Paper 499657.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Pecuária Sul. |
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| 13. | | SMITH, M. N.; SCHITTI, J.; GONÇALVES, N.; MINOR, D.; ALMEIDA, D. R. A. de; ROCHA, D. G.; ARAGÓN, S.; MENIN, M.; GUEDES, M. C.; TONINI, H.; SILVA, K. E. da; ROSA, D. M.; NELSON, B. W.; CORDEIRO, C. L. O.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; SHAO, G.; SOUZA, M. S.; MCMAHON, S.; ALMEIDA, D.; ARAGÃO, L. E. O. C.; LIMA, N. Z. de; OLIVEIRA, G. de; ASSIS, R. L. de; CAMARGO, J. L.; MESQUITA, R. G.; SALESKA, S. R.; BRESHEARS, D. D.; COSTA, F. R. C.; STARK, S. C. Variations in Amazonian forest canopy structure and light environments across environmental and disturbance gradients. In: AGU FALL MEETING, 2019, San Francisco. Anais... San Francisco: AGU, 2019. Paper 499657.| Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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| 14. | | SMITH, M. N.; STARK, S. C.; TAYLOR, T. C.; SCHIETTI, J.; ALMEIDA, D. R. A. de; ARAGÓN, S.; TORRALVO, K.; LIMA, A. P.; OLIVEIRA, G. de; ASSIS, R. L. de; LEITOLD, V.; PONTES-LOPES, A.; SCOLES, R.; VIEIRA, L. C. de S.; RESENDE, A. F.; COPPOLA, A. I.; BRANDÃO, D. O.; SILVA JUNIOR, J. de A.; LOBATO, L. F.; FREITAS, W.; ALMEIDA, D.; SOUZA, M. S.; MINOR, D. M.; VILLEGAS, J. C.; LAW, D. J.; GONÇALVES, N.; ROCHA, D. G. da; GUEDES, M. C.; TONINI, H.; SILVA, K. E. da; HAREN, J. van; ROSA, D. M.; VALLE, D. F. do; CORDEIRO, C. L.; LIMA, N. Z. de; SHAO, G.; MENOR, I. O.; CONTI, G.; FLORENTINO, A. P.; MONTTI, L.; ARAGÃO, L. E. O. C.; McMAHON, S. M.; PARKER, G. G.; BRESHEARS, D. D.; COSTA, A. C. L. da; MAGNUSSON, W. E.; MESQUITA, R.; CAMARGO, J. L. C.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de; CAMARGO, P. B. de; SALESKA, S. R.; NELSON, B. W. Diverse anthropogenic disturbances shift Amazon forests along a structural spectrum. Frontiers in Ecology an the Environment, v. 21, n. 1, p. 24-32, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Pecuária Sul. |
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| 15. | | ANDREAE, M. O.; ACEVEDO, O. C.; ARAUJO, A.; ARTAXO, P.; BARBOSA, C. G. G.; BARBOSA, H. M. J.; BRITO, J.; CARBONE, S.; CHI, X.; CINTRA, B. B. L.; SILVA, N. F. da; DIAS, N. L.; DIAS-JÚNIOR, C. Q.; DITAS, F.; DITZ, R.; GODOI, A. F. L.; GODOI, R. H. M.; HEIMANN, M.; HOFFMANN, T.; KESSELMEIER, J.; KÖNEMANN, T.; KRÜGER, M. L.; LAVRIC, J. V.; MANZI, A. O.; LOPES, A. P.; MARTINS, D. L.; MIKHAILOV, E. F.; MORAN-ZULOAGA, D.; NELSON, B. W.; NÖLSCHER, A. C.; NOGUEIRA, D. S.; PIEDADE, M. T. F.; PÖHLKER, C.; PÖSCHL, U.; QUESADA, C. A.; RIZZO, L. V.; RO, C.-U.; RUCKTESCHLER, N.; SÁ, L. D. A.; SÁ, M. de O.; SALES, C. B.; SANTOS, R. M. N. dos; SATURNO, J.; SCHÖNGART, J.; SÖRGEL, M.; SOUZA, C. M. de; SOUZA, R. A. F. de; SU, H.; TARGHETTA, N.; TÓTA, J.; TREBS, I.; TRUMBORE, S.; EIJCK, A. van; WALTER, D.; WANG, Z.; WEBER, B.; WILLIAMS, J.; WINDERLICH, J.; WITTMANN, F.; WOLFF, S.; YÁÑEZ-SERRANO, A. M. The Amazon Tall Tower Observatory (ATTO): overview of pilot measurements on ecosystem ecology, meteorology, trace gases, and aerosols. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 15, n. 18, p. 10723-10776, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 16. | | LIMA, R. B. de; GÖRGENS, E. B.; SILVA, D. A. S. da; OLIVEIRA, C. P. de; BATISTA, A. P. B.; FERREIRA, R. L. C.; COSTA, F. R. C.; LIMA, R. A. F. de; APARÍCIO, P. da S.; ABREU, J. C. de; SILVA, J. A. A. da; GUIMARAES, A. F.; FEARNSIDE, P. M.; SOUSA, T. R.; PERDIZ, R.; HIGUCHI, N.; BERENGUER, E.; RESENDE, A. F.; ELIAS, F.; CASTILHO, C. V. de; MEDEIROS, M. B. de; MATOS FILHO, J. R. de; SARDINHA, M. A.; FREITAS, M. A. F.; SILVA, J. J. da; CUNHA, A. P. da; SANTOS, R. M.; MUELBERT, A. E.; GUEDES, M. C.; IMBRÓZIO, R.; SOUSA, C. S. C. de; APARÍCIO, W. C. da S.; SILVA, B. M. da S. e; SILVA, C. A.; MARIMON, B. S.; MARIMON JUNIOR, B. H.; MORANDI, P. S.; STORCK-TONON, D.; VIEIRA, I. C. G.; SCHIETTI, J.; COELHO, F.; ALMEIDA, D. R. A. de; CASTRO, W.; CARVALHO, S. P. C.; SILVA, R. dos S. A. da; SILVEIRA, J.; CAMARGO, J. L.; MELGAÇO, K.; FREITAS, L. J. M. de; VEDOVATO, L.; BENCHIMOL, M.; ALMEIDA, G. de O. de; PRANCE, G.; SILVEIRA, A. B. da; SIMON, M. F.; GARCIA, M. L.; SILVEIRA, M.; VITAL, M.; ANDRADE, M. B. T.; SILVA, N.; ARAÚJO, R. O. de; CAVALHEIRO, L.; CARPANEDO, R.; FERNANDES, L.; MANZATTO, A. G.; ANDRADE, R. T. G. de; MAGNUSSON, W. E.; LAURANCE, B.; NELSON, B. W.; PERES, C.; DALY, D. C.; RODRIGUES, D.; ZOPELETTO, A. P.; OLIVEIRA, E. A. de; DUGACHARD, E.; BARBOSA, F. R.; SANTANA, F.; AMARAL, I. L. do; FERREIRA, L. V.; CHARÃO, L. S.; FERREIRA, J. N.; BARLOW, J.; BLANC, L.; ARAGÃO, L.; SIST, P.; SALOMÃO, R. de P.; SILVA, A. S. L. da; LAURANCE, S.; FELDPAUSCH, T. R.; GARDNER, T.; SANTIAGO, W.; BALEE, W.; LAURANCE, W. F.; MALHI, Y.; PHILLIPS, O. L. Giants of the Amazon: How does environmental variation drive the diversity patterns of large trees? Global Change Biology, 2023, v. 29, n. 17, p. 4861-4879, 2023. Na publicação: Joice Ferreira.| Biblioteca(s): Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia; Embrapa Roraima. |
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| Registros recuperados : 16 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Acre. Para informações adicionais entre em contato com cpafac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
30/08/2021 |
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Data da última atualização: |
19/11/2021 |
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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: |
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. |
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Afiliação: |
MARCUS VINICIO NEVES D OLIVEIRA, CPAF-AC; EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC; DANILO ROBERTI ALVES DE ALMEIDA, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of São Paulo (USP/ESALQ); LUIS CLAUDIO DE OLIVEIRA, CPAF-AC; CARLOS ALBERTO SILVA, University of Florida, Gainesville, USA; BRUCE WALKER NELSON, National Institute for Amazon Research (INPA); RENATO MESQUITA DA CUNHA, Instituto de Meio ambiente do Acre; DANIEL DE ALMEIDA PAPA, CPAF-AC; SCOTT C. STARK, Michigan State University, East Lansing, MI, USA; RUBEN VALBUENA, Bangor University, Bangor, UK. |
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Título: |
Impacts of selective logging on Amazon forest canopy structure and biomass with a LiDAR and photogrammetric survey sequence. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Forest Ecology and Management, v. 500, 119648, Nov. 2021. |
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ISSN: |
0378-1127 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119648 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Sustainable forest management relies on good knowledge of forest structure obtained from ground surveys combined with remote sensing. Capable of detecting both the forest floor and canopy elements, airborne LiDAR can estimate forest structure parameters with accuracy and precision, but is still difficult to acquire due to the lake of service provider in remote regions of developing countries. Alternatively if ground surface elevations are known (e.g., from LiDAR), they can be tied to a canopy surface model derived from stereo photogrammetry using RGB images from unmanned aerial vehicles (UAV). Here we assessed whether such photogrammetric canopy measurements offer aboveground biomass (AGB) and disturbance impact estimates from logging that are comparable to LiDAR, and whether the use of both in sequence can provide an efficient post-harvest monitoring system. Specifically, through a combination of forest inventory ground plots, airborne LiDAR data, and a UAV-RGB camera system we (i) automatically located and measured canopy disturbance caused by logging, (ii) compared AGB models produced by LiDAR alone and the combination of LiDAR (for terrain elevation model) and RGB-photogrammetry (for forest surface model), and (iii) estimated the AGB stock loss from logging. The study was carried out in the Antimary State forest located in the southwestern Brazilian Amazon. Our results demonstrate that the use of RGB-photogrammetry in regions where the terrain elevation has already been estimated can be an effective way to rapidly identify selective logging and to accurately monitor its impact. MenosSustainable forest management relies on good knowledge of forest structure obtained from ground surveys combined with remote sensing. Capable of detecting both the forest floor and canopy elements, airborne LiDAR can estimate forest structure parameters with accuracy and precision, but is still difficult to acquire due to the lake of service provider in remote regions of developing countries. Alternatively if ground surface elevations are known (e.g., from LiDAR), they can be tied to a canopy surface model derived from stereo photogrammetry using RGB images from unmanned aerial vehicles (UAV). Here we assessed whether such photogrammetric canopy measurements offer aboveground biomass (AGB) and disturbance impact estimates from logging that are comparable to LiDAR, and whether the use of both in sequence can provide an efficient post-harvest monitoring system. Specifically, through a combination of forest inventory ground plots, airborne LiDAR data, and a UAV-RGB camera system we (i) automatically located and measured canopy disturbance caused by logging, (ii) compared AGB models produced by LiDAR alone and the combination of LiDAR (for terrain elevation model) and RGB-photogrammetry (for forest surface model), and (iii) estimated the AGB stock loss from logging. The study was carried out in the Antimary State forest located in the southwestern Brazilian Amazon. Our results demonstrate that the use of RGB-photogrammetry in regions where the terrain elevation has already been ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acre; Aeronave remotamente pilotada; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Biomasa aérea; Cubierta forestal; Dossel; Drone; Explotación forestal; FLoresta Estadual do Antimary (AC); RGB images; Sena Madureira (AC); Silvicultura sustentable; Vehículos aéreos no tripulados; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Aerofotogrametria; Biomassa; Exploração Florestal; Extração da Madeira; Impacto Ambiental. |
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Thesaurus NAL: |
Aboveground biomass; Environmental impact; Forest canopy; Lidar; Logging; Photogrammetry; Sustainable forestry; Unmanned aerial vehicles. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
LEADER 03372naa a2200589 a 4500
001 2133927
005 2021-11-19
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a0378-1127
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.foreco.2021.119648$2DOI
100 1 $aOLIVEIRA, M. V. N. d'
245 $aImpacts of selective logging on Amazon forest canopy structure and biomass with a LiDAR and photogrammetric survey sequence.$h[electronic resource]
260 $c2021
520 $aSustainable forest management relies on good knowledge of forest structure obtained from ground surveys combined with remote sensing. Capable of detecting both the forest floor and canopy elements, airborne LiDAR can estimate forest structure parameters with accuracy and precision, but is still difficult to acquire due to the lake of service provider in remote regions of developing countries. Alternatively if ground surface elevations are known (e.g., from LiDAR), they can be tied to a canopy surface model derived from stereo photogrammetry using RGB images from unmanned aerial vehicles (UAV). Here we assessed whether such photogrammetric canopy measurements offer aboveground biomass (AGB) and disturbance impact estimates from logging that are comparable to LiDAR, and whether the use of both in sequence can provide an efficient post-harvest monitoring system. Specifically, through a combination of forest inventory ground plots, airborne LiDAR data, and a UAV-RGB camera system we (i) automatically located and measured canopy disturbance caused by logging, (ii) compared AGB models produced by LiDAR alone and the combination of LiDAR (for terrain elevation model) and RGB-photogrammetry (for forest surface model), and (iii) estimated the AGB stock loss from logging. The study was carried out in the Antimary State forest located in the southwestern Brazilian Amazon. Our results demonstrate that the use of RGB-photogrammetry in regions where the terrain elevation has already been estimated can be an effective way to rapidly identify selective logging and to accurately monitor its impact.
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700 1 $aPAPA, D. de A.
700 1 $aSTARK, S. C.
700 1 $aVALBUENA, R.
773 $tForest Ecology and Management$gv. 500, 119648, Nov. 2021.
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Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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