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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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