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
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v
1° Autor
(*)
(?)
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
COGPI
DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
2° Autor
(*)
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Grupo (2° 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
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COGPI
DIPE1
DIPE2
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DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (2° Autor)
e-Mail (2° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
(?)
Resumo
(*)
(?)
Este estudo tem como objetivo classificar a degradação florestal em diferentes padrões utilizando métricas da paisagem e mineração de dados em uma região do estado de Mato Grosso MT. São utilizados dados do monitoramento de floresta do Inpe (DETER e PRODES) e de Planos de manejo Florestal Sustentável PMFS. Uma tipologia é elaborada contendo 8 classes de degradação florestal: Degradação por efeito de borda; Degradação por fogo florestal; Degradação moderada; Degradação por corte seletivo desordenado; Degradação por corte seletivo geométrico; Degradação por corte seletivo geométrico em áreas de PMFS; Áreas de PMFS e Floresta intacta. O período da análise, corresponde ao período de 2017 a 2021. Dentre as classe analisadas, a classe degradação por efeito de borda, foi dominante em todos os anos, chegando a 56,43% ao final do período observado. Do total de floresta mapeada em 2017, 20% passou a ser classificada em alguma classe de degradação em 2021. ABSTRACT: This study aims to classify forest degradation in different patterns using landscape metrics and data mining in a region of the state of Mato Grosso - MT. Data from Inpes forest monitoring (DETER and PRODES) and from Sustainable Forest Management Plans PMFS are used. A typology is elaborated containing 8 classes of forest degradation: Degradation by edge effect; Degradation by forest fire; Moderate degradation; Degradation by selective logging; Degradation by geometric selective logging; Degradation by geometric selective logging in PMFS areas; PMFS areas and Intact forest, considering the period from 2017 to 2021. Among the analyzed classes, the edge degradation class was dominant in all years, reaching 56.43% at the end of the observed period. Of the total forest mapped in 2017, 20% started to be classified in some degradation class in 2021.
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)
simone
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