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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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Frações granulométricas e oxidáveis da matéria orgânica do solo em sucessão floresta - pastagem no Acre. Repositório Alice
BERNINI, T. A.; LOSS, A.; PEREIRA, M. G.; COUTINHO, F. S.; ZATORRE, N. P.; WADT, P. G. S..
A conversão de floresta nativa em pastagem provoca mudanças no conteúdo das frações da matéria orgânica do solo (MOS). O objetivo deste trabalho foi avaliar as alterações ocorridas nas frações granulométricas e oxidáveis da MOS em Sucessão Floresta - Pastagem no Acre. Após a derrubada e queima da floresta, implantou-se a pastagem de braquiária. Nas duas áreas foram coletadas amostras de solo nas profundidades de 0-5 e 5-10 cm. Nestas, foram avaliados os conteúdos de carbono orgânico total (COT), carbono orgânico particulado (COp), carbono orgânico associado aos minerais (COam) e carbono das frações oxidáveis (F1, F2, F3 e F4). Verificou-se que, independente da profundidade, os maiores valores de COT, COp e carbono na F1 e F3 foram encontrados na área de...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Granulometry; Conversão floresta-pastagem; Floresta ombrófila aberta; Manoel Urbano (AC); Acre; Amazônia Ocidental; Uso da terra; Manejo do solo; Floresta; Pastagem; Granulometria; Matéria orgânica; Carbono; Oxidação; Gramínea forrageira; Capim Brachiária; Brachiaria brizantha; Bambu; Bambusa spp; Land use change; Rain forests; Pastures; Soil organic matter; Soil organic carbon; Oxidation; Forage grasses; Cambio de uso de la tierra; Bosques lluviosos; Pastizales; Materia orgánica del suelo; Carbono orgánico del suelo; Oxidación; Pastos forrajeros.
Ano: 2009 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/657774
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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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