XVI SBSR
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1° Autor
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Grupo (1° Autor)
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Afiliação (1° Autor)
2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
3° Autor
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Grupo (3° Autor)
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Afiliação (3° Autor)
4° Autor
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Grupo (4° Autor)
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GES
GESAST
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TEC
Afiliação (4° Autor)
5° Autor
(*)
(?)
Grupo (5° Autor)
CBE
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Afiliação (5° Autor)
6° Autor
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Grupo (6° Autor)
CBE
CCR
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SPR
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CMS
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CST
GES
GESAST
GESATM
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PCP
SER
TEC
Afiliação (6° Autor)
Páginas
(*)
Tipo Secundário
Evento Internacional
Evento Internacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Internacional - Trab. de Aluno Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trab. de Aluno Não Relacionado à Tese/Dis.
Palavras-Chave
(?)
Resumo
(*)
(?)
Large scale agriculture and extensive cattle ranging are the main drivers of deforestation within the Amazon are responsible for 158.310 km2 of forest cover loss since 2001. Although these two activities represent significant importance within the context of land use and land cover change and their impacts on greenhouse gas emissions, there is still no adequate operational monitoring system which provides high quality data and information on land use change considering the spatial-temporal dynamics. This information is crucial for territorial planning, zonation for use and conservation, environmental monitoring, agricultural planning and agro-business among others. The objective of this study by Greenpeace was the development of a land use classification methodology for the annual land use mapping within the Amazon Biome covering the state of Mato Grosso, based on multitemporal analysis of EVI (Enhanced Vegetation Index) values derived from the MOD12Q1 product of the MODIS sensor. The classification was implemented through the construction of a decision tree based on knowledge differentiating the temporal behavior of EVI of the different land use types. Field data collection, literature analysis and medium to high resolution image interpretation were the basis for land use differentiation. The obtained results were validated and demonstrated excellent accuracies according to literature. The methodology showed to be applicable for the mapping of the principal land use types present within the study area and permits to analyze interannual transitions to increase our understanding of the land use dynamics within the Amazon biome.
Tipo
Agricultura
Ambientes Urbanos
Análise e Aplicação de Dados de Alta e Baixa Resolução Espacial
Análise e Aplicação de Dados Multiespectrais
Análise e Aplicação de Imagens Multitemporais
Atmosfera
Cartografia e Fotogrametria
CBERS: Avaliação e Aplicações
Classificação e Mineração de Dados
Dados: Infraestrutura, Sistemas, Gerenciamento e Política
Educação
Floresta e Vegetação
Geologia
Geoprocessamento e Aplicações
Gerenciamento Costeiro
Hidrologia
Informação Geográfica: Ciência e Sistemas
Lidar: Sensores e Aplicações
Modelagem de Sistemas Terrestre
Monitoramento e Modelagem Ambiental
Mudança de Uso e Cobertura da Terra
Oceanografia
Poluição
Processamento de Imagens
Radar: Pesquisa, Desenvolvimento e Aplicações
Saúde
Sensoriamento Remoto e Mudanças Globais
Sensoriamento Remoto Hiperespectral
Sistemas de Coleta de Dados e Telemetria
Sistemas Sensores: Projeto, Calibração e Avaliação
Solos e Umidade do Solo
VANTs, Videografia e Alta Resolução
Idioma
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
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