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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1183630Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | SANO, E. E. | |
| dc.contributor.author | ARAI, E. | |
| dc.contributor.author | SHIMABUKURO, Y. E. | |
| dc.contributor.author | SILVA, G. B. S. da | |
| dc.contributor.author | SILVA, G. M. da | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-15T18:48:38Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-15T18:48:38Z | - |
| dc.date.created | 2026-01-15 | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais. | |
| dc.identifier.isbn | 978-65-80968-29-9 | |
| dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1183630 | - |
| dc.description | 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. | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Sensor | |
| dc.subject | Visible Infrared Imaging Radiometer Suite | |
| dc.subject | Mapeamento | |
| dc.subject | Modelo linear | |
| dc.subject | Cobertura florestal | |
| dc.subject | Sensor Modis | |
| dc.title | Mapeamento expedito de cobertura florestal da América do Sul por meio de imagens-fração derivadas do sensor VIIRS. | |
| dc.type | Artigo em anais e proceedings | |
| dc.subject.thesagro | Sensoriamento Remoto | |
| dc.subject.thesagro | Cobertura do Solo | |
| dc.subject.thesagro | Cobertura Vegetal | |
| dc.subject.thesagro | Uso da Terra | |
| dc.subject.thesagro | Floresta | |
| dc.subject.thesagro | Reconhecimento Florestal | |
| dc.subject.thesagro | Solo Florestal | |
| dc.description.notes | SBSR. | |
| riaa.ainfo.id | 1183630 | |
| riaa.ainfo.lastupdate | 2026-01-15 | |
| dc.contributor.institution | 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. | |
| Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CPAC)![]() ![]() | |
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|---|---|---|---|
| Mapeamento-expedito-de-cobertura-florestal-2025.pdf | 551,84 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |







