Título:	Mapeamento expedito de cobertura florestal da América do Sul por meio de imagens-fração derivadas do sensor VIIRS.
Autoria:	SANO, E. E. ARAI, E. SHIMABUKURO, Y. E. SILVA, G. B. S. da SILVA, G. M. da
Afiliação:	EDSON EYJI SANO, CPAC; EGIDIO ARAI, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS; YOSIO EDEMIR SHIMABUKURO, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS; GUSTAVO BAYMA SIQUEIRA DA SILVA, CNPMA; GABRIEL MÁXIMO DA SILVA, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS.
Ano de publicação:	2025
Referência:	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais.
Conteúdo:	Este artigo apresenta um novo método para mapear rapidamente a cobertura florestal na América do Sul utilizando imagens-fração derivadas dos dados do sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). Foram selecionadas séries temporais de 2012 a 2022 disponíveis na plataforma Google Earth Engine (GEE). As imagens-fração anuais foram geradas com base nos endmembers de frações de vegetação, solo e sombra. Uma técnica de limiarização foi aplicada a essas imagens, considerando que áreas florestadas normalmente exibem proporções medianas de vegetação e sombra e baixas proporções de solo, enquanto áreas não-florestadas geralmente apresentam baixas proporções de vegetação e sombra, e altas proporções de solo. Foi encontrado um total de 7.933.000 km2 de florestas na América do Sul, predominantemente no Brasil (54,4%) e na Colômbia (10,8%). O método proposto permite uma abordagem rápida de avaliação da cobertura florestal para análises globais.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto Cobertura do Solo Cobertura Vegetal Uso da Terra Floresta Reconhecimento Florestal Solo Florestal
Palavras-chave:	Sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Mapeamento Modelo linear Cobertura florestal Sensor Modis
ISBN:	978-65-80968-29-9
Notas:	SBSR.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CPAC)