XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
(*)
(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
Não esqueça de clicar na opção "+" para informar os dados dos co-autores, se tiver.
v
1° Autor
(*)
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Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
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DIPE1
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COESU
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SEREL
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CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
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Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
CGCE
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YYY
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SEREL
SECOM
YYY
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CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
3° Autor
(*)
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Grupo (3° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
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Afiliação (3° Autor)
e-Mail (3° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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The use of Light Detection and Ranging (LiDAR) sensors onboard Remotely Piloted Aircraft Systems (RPAS) has proven to be capable to monitor forest restoration by analyzing forest structure. However, such systems often require substantial investments. Overtime, the access to RPAS with high resolution RGB sensors was facilitated. This study sought to explore the potential of monitoring tropical forest restoration using digital aerial photogrammetry as opposed to LIDAR technology. Thus, a comparison was established between 6 structural metrics calculated from RGB and LiDAR data. The products were compared through linear regressions modeled for each variable. Results show great relationship between both sensors (R²=0.48-0.98), diverging only for 2 metrics (RMSE of 5.6 and 13.05; and MAE of 4.2 and 9.857). Therefore, the products of digital photogrammetry achieved results similar to those provided by LiDAR technology. However, we highlight the limitation of RGB data for generating the Digital Terrain Model and the need to spatially adjust the images. Finally, considering these limitations, the use of commercial RGB RPAS proves to be a viable and cost-effective option for monitoring restoration initiatives.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
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