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Caracterização de floresta tropical primária com uso de Lidar. Repositório Alice
PAPA, D. de A.; ALMEIDA, D. R. A. de; FIGUEIREDO, E. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; CUNHA, R. M. da.
O objetivo desse estudo é utilizar o sensor Lidar para caracterizar uma área de floresta tropical primária. O estudo foi realizado no Acre, em uma área com vegetação do tipo floresta aberta com palmeira, bambu e manchas de floresta densa. A coleta de dados Lidar foi feita com o sensor embarcado em uma aeronave, que sobrevoou uma área de 800 hectares, onde também foi realizado o censo das árvores com DAP >=100; 40 cm. Foram feitas as análises de correlação, agrupamento e caracterização dos grupos. Como resultado, a altura média do dossel obtida pelo Lidar apresentou correlação de 0,74 com a área basal. Os grupos criados a partir da variável Lidar tiveram diferença significativa com os dados de campo, para quatro grupos: floresta densa com copas fechadas,...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento Remoto; Administração Florestal.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1110090
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Detecting successional changes in tropical forest structure using GatorEye drone-borne lidar. Repositório Alice
ALMEIDA, D. R. A. de; ZAMBRANO, A. M. A.; BROADBENT, E. N.; WENDT, A. L.; FOSTER, P.; WILKINSON, B. E.; SALK, C.; PAPA, D. de A.; STARK, S. C.; VALBUENA, R.; GORGENS, E. B.; SILVA, C. A.; BRANCALION, P. H. S.; FAGAN, M.; MELI, P.; CHAZDON, R..
Drone-based remote sensing is a promising new technology that combines the benefits of ground-based and satellite-derived forest monitoring by collecting fine-scale data over relatively large areas in a cost-effective manner. Here, we explore the potential of the GatorEye drone-lidar system to monitor tropical forest succession by canopy structural attributes including canopy height, spatial heterogeneity, gap fraction, leaf area density (LAD) vertical distribution, canopy Shannon index (an index of LAD), leaf area index (LAI), and understory LAI. We focus on these variables? relationship to aboveground biomass (AGB) stocks and species diversity. In the Caribbean lowlands of northeastern Costa Rica, we analyze nine tropical forests stands (seven...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Drone; GatorEye; Aerial surveys; Regeneração florestal; Biomassa aérea; Bosques lluviosos; Monitoreo; Restauración de bosques; Bosques secundarios; Biomasa aérea; Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Sarapiquí; Heredia Province; Caribbean lowlands; Northeastern Costa Rica; Floresta Tropical; Reconhecimento Florestal; Floresta Secundaria; Sensoriamento Remoto; Raio Laser; Rain forests; Monitoring; Forest restoration; Secondary forests; Aboveground biomass; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles; Lidar.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124130
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Evaluating tropical forest classification and field sampling stratification from lidar to reduce effort and enable landscape monitoring. Repositório Alice
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'.
In high biodiversity areas, such as the Amazon, forest inventory is a challenge due to large variations in vegetation structure and inaccessibility. Capturing the full gradient of variability requires the acquisition of a large number of sample plots. Pre-stratified inventory is an efficient strategy that reduces sampling effort and cost. Low-cost remote sensing techniques may significantly expand pre-stratification capacity; however, the simplest option, satellite optical imagery, cannot detect small variations in primary forests. Alternatively, three-dimensional information obtained from airborne laser scanning (ALS, a.k.a. airborne lidar) has been successfully used to estimate structural parameters in tropical forests. Our objective was to assess to...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Manejo florestal; Field forest inventory; Filed sampling; Amostragem de campo; Características de plantas; Cubierta forestal; Espacios vacíos en el dosel; Índice de área foliar; Análisis de conglomerados; Análisis estadístico; Embrapa Acre; Rio Branco (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Amazonia Occidental; Administração Florestal; Floresta Tropical; Inventário Florestal; Amostragem; População de Planta; Sensoriamento Remoto; Raio Laser; Estrutura Vegetal; Campo Experimental; Análise Estatística; Tropical forests; Forest management; Plant characteristics; Remote sensing; Lidar; Forest canopy; Canopy gaps; Leaf area index; Cluster analysis; Statistical analysis.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1115167
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Individual tree detection and species classification of Amazonian palms using UAV images and deep learning. Repositório Alice
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..
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...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Palmeira; Palm trees; Mapeamento; Drone; Aerial surveys; Imagem RGB; DeepLabv3+; Bosques lluviosos; Madera tropical; Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Fotografía aérea; Embrapa Acre; Rio Branco (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Western Amazon; Amaz; Amazonia Occidental; Floresta Tropical; Espécie Nativa; Açaí; População de Planta; Biogeografia; Sensoriamento Remoto; Aerofotogrametria; Rain forests; Arecaceae; Euterpe precatoria; Tropical wood; Biogeography; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles; Aerial photography.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1124129
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Otimização do traçado de trilhas para acesso a recursos florestais naturais. Infoteca-e
RIBEIRO, C. A. A. S.; MARCATTI, G. E.; MUNARETTI, A. M.; SILVA, K. E. da; ALMEIDA, D. R. A. de; WADT, L. H. de O.; VASCONCELOS, R. dos S.; VASCONCELOS NETO, E. L..
O principal objetivo deste documento é contribuir para ampliar o conhecimento e difundir a aplicação das funcionalidades básicas relacionadas às análises de redes para otimização de trilhas, visando ao acesso aos recursos naturais, com as etapas implementadas em ambiente SIG.
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Sistema de informação geográfica; Georreferenciamento; Trilhas; Geotecnologias; Florestas naturais.
Ano: 2017 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1088198
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Reframing tropical savannization: linking changes in canopy structure to energy balance alterations that impact climate. Repositório Alice
STARK, S. C.; BRESHEARS, D. D.; ARAGÓN, S.; VILLEGAS, J. C.; LAW, D. J.; SMITH, M. N.; MINOR, D. M.; ASSIS, R. L. de; ALMEIDA, D. R. A. de; OLIVEIRA, G. de; SALESKA, S. R.; SWANN, A. S.; MOURA, J. M. S.; CAMARGO, J. L.; SILVA, R. da; ARAGÃO, L. E. O. C.; OLIVEIRA JUNIOR, R. C. de.
Tropical ecosystems are undergoing unprecedented rates of degradation from deforestation, fire, and drought disturbances. The collective effects of these disturbances threaten to shift large portions of tropical ecosystems such as Amazon forests into savanna like structure via tree loss, functional changes, and the emergence of fire (savannization). Changes from forest states to a more open savanna like structure can affect local microclimates, surface energy fluxes, and biosphere?atmosphere interactions. A predominant type of ecosystem state change is the loss of tree cover and structural complexity in disturbed forest. Although important advances have been made contrasting energy fluxes between historically distinct old growth forest and savanna systems,...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Balanço energético; Savanização; Transição florestal; Mudança Climática; Vegetação.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125025
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Variations in Amazonian forest canopy structure and light environments across environmental and disturbance gradients. Repositório Alice
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..
A critical problem in tropical forest ecology is understanding how vegetation structure and function vary over environmental gradients. The degree to which forest structure changes across the Amazon basin and the role of environmental variability in shaping forest structure and dynamics are poorly characterised, despite the importance of these forests for regional and global climate. To address these challenges, we connected 10 years of investigations to amass a large database of ground-based profiling canopy lidar (PCL) data from 297 Amazon forest plots across large-scale environmental and disturbance gradients. Mean annual precipitation varied from 1,963 to 3,159 mm, number of dry season months from 0 to 5, and plot soil types covered about half of the...
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Ecologia Florestal; Floresta Tropical; Climatologia; Forest ecology; Tropical forests; Climatology.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1120215
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