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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorBARROS, Q. S.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, M. V. N. d'
dc.contributor.authorSILVA, E. F. da
dc.contributor.authorGÖRGENS, E. B.
dc.contributor.authorMENDONÇA, A. R. de
dc.contributor.authorSILVA, G. F. da
dc.contributor.authorREIS, C. R.
dc.contributor.authorGOMES, L. F.
dc.contributor.authorCARVALHO, A. L. de
dc.contributor.authorOLIVEIRA, E. K. B. de
dc.contributor.authorRODRIGUES, N. M. M.
dc.contributor.authorROCHA, Q. S.
dc.date.accessioned2024-06-18T19:54:44Z-
dc.date.available2024-06-18T19:54:44Z-
dc.date.created2024-06-18
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationEcological Informatics, v. 82, 102654, Sept. 2024.
dc.identifier.issn1574-9541
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1164939-
dc.descriptionMonitoring reduced impact logging (RIL) activities in sustainably managed forest areas in the Amazon is a costly and complex, yet crucial endeavor. One viable monitoring option is the use of airborne laser scanning (LiDAR), which enables estimating forest structure parameters over large areas in a reduced timeframe with high accuracy. In this study, we propose and assess the applicability of five monitoring indicators for RIL based on Light Detection and Ranging (LiDAR) data acquisition in areas under forest concession.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectManejo florestal sustentável
dc.subjectMonitoramento
dc.subjectIndicadores
dc.subjectDrone
dc.subjectSilvicultura sustentable
dc.subjectMonitoreo
dc.subjectVehículos aéreos no tripulados
dc.subjectUnidade de Manejo Florestal III (UMF)
dc.subjectUnidade de Produção Anual (UPA)
dc.subjectFloresta Nacional do Jamari
dc.subjectItapuã do Oeste (RO)
dc.subjectCujubim (RO)
dc.subjectRondônia
dc.subjectAmazônia Ocidental
dc.subjectWestern Amazon
dc.subjectAmazonia Occidental
dc.titleIndicators for monitoring reduced impact logging in the Brazilian amazon derived from airborne laser scanning technology.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroRaio Laser
dc.subject.thesagroModelo Matemático
dc.subject.nalthesaurusSustainable forestry
dc.subject.nalthesaurusMonitoring
dc.subject.nalthesaurusUnmanned aerial vehicles
dc.subject.nalthesaurusLasers
dc.subject.nalthesaurusLidar
dc.subject.nalthesaurusMathematical models
riaa.ainfo.id1164939
riaa.ainfo.lastupdate2024-06-18
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102654
dc.contributor.institutionQUÉTILA SOUZA BARROS, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA; MARCUS VINICIO NEVES D OLIVEIRA, CPAF-AC; EVANDRO FERREIRA DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; ERIC BASTOS GÖRGENS, UNIVERSIDADE FEDERAL DOS VALES DO JEQUITINHONHA E MUCURI; ADRIANO RIBEIRO DE MENDONÇA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO; GILSON FERNANDES DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO; CRISTIANO RODRIGUES REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; LEILSON FERREIRA GOMES, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; ANELENA LIMA DE CARVALHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO ACRE; ERICA KAROLINA BARROS DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO ACRE; NÍVEA MARIA MAFRA RODRIGUES, UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO; QUINNY SOARES ROCHA, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA.
Aparece en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CPAF-AC)

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