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Mapeamento e extração de atributos químicos de espécies arbóreas da Mata Atlântica por meio de imagens hiperespectrais e modelagem de transferência radiativa

Processo: 16/24977-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2017
Vigência (Término): 05 de agosto de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão
Beneficiário:Matheus Pinheiro Ferreira
Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/50484-0 - Diversidade funcional dos biomas Amazônia, Mata Atlântica e Cerrado nos ambientes intactos e em regeneração por meio de imagens hiperspectrais, AP.JP
Assunto(s):Sensoriamento remoto
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Classificação de Imagens | Mapeamento de espécies arbóreas | Processos ecossistêmicos em florestas tropicais | Química do dossel | Sensoriamento Remoto

Resumo

A conservação e manejo da Mata Atlântica, um dos biomas mais ameaçados do Brasil, depende de informações de alta qualidade sobre seus recursos florestais. A maior parte do nosso conhecimento sobre a Mata Atlântica advém de medidas de campo realizadas ao nível de parcelas (d 1ha). Entretanto, dados que envolvam grandes tratos são necessários para melhor compreender a estrutura e função desse importante bioma. O sensoriamento remoto é largamente empregado para generalizar e extrapolar informações obtidas por estudos de campo para o nível de paisagem. Em particular, o sensoriamento remoto hiperespectral provou ser uma tecnologia promissora para o estudo de florestas tropicais. Sensores hiperespectrais são capazes de mensurar a radiação solar refletida pelo dossel florestal em um elevado número de bandas estreitas, permitindo assim, a detecção de espécies arbóreas e extração de atributos químicos relacionados à processos ecossistêmicos. Essas aplicações encontram uma série de desafios em ambientes tropicais devido ao fato de que o dossel é espectralmente e estruturalmente muito complexo, mas podem ser aprimoradas pela utilização de Modelos de Transferência Radiativa (MTR). Buscando preencher a lacuna de conhecimento existente em relação à extração de atributos químicos funcionais e informações sobre a biodiversidade de florestas tropicais, são objetivos deste projeto: (i) simular a resposta espectral do dossel de florestas tropicais utilizando um MTR; (ii) validar com dados de campo, estimativas de atributos químicos funcionais do dossel obtidas por inversão das simulações e (iii) aprimorar métodos de discriminação e mapeamento de espécies que utilizam sensoriamento remoto hiperespectral. Esses objetivos serão alcançados por meio de uma base de dados única composta por imagens hiperespectrais e dados de características químicas funcionais de folhas, que será estabelecida pela recente cooperação NERC-FAPESP dentro do projeto aprovado BIO-RED (2015/50484-0). A abordagem inovadora que será desenvolvida neste projeto irá permitir a caracterização química do dossel da Floresta Atlântica em grandes áreas, bem como, o monitoramento de espécies arbóreas a longo prazo. Os resultados da pesquisa irão contribuir para o debate atual sobre os impactos de atividades humanas e mudanças globais sobre as florestas tropicais. (AU)

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Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO; WAGNER, FABIEN HUBERT; ARAGAO, LUIZ E. O. C.; SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; DE SOUZA FILHO, CARLOS ROBERTO. Tree species classification in tropical forests using visible to shortwave infrared WorldView-3 images and texture analysis. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 149, p. 119-131, . (16/24977-1, 15/50484-0)
WAGNER, FABIEN HUBERT; FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO; SANCHEZ, ALBER; HIRYE, MAYUMI C. M.; ZORTEA, MACIEL; GLOOR, EMANUEL; PHILLIPS, OLIVER L.; DE SOUZA FILHO, CARLOS ROBERTO; SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; ARAGAO, LUIZ E. O. C.. Individual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 145, n. B, p. 362-377, . (16/24977-1, 15/50484-0, 13/50533-5, 16/03397-7, 16/17652-9, 13/11589-5)
WAGNER, FABIEN H.; SANCHEZ, ALBER; TARABALKA, YULIYA; LOTTE, RODOLFO G.; FERREIRA, MATHEUS P.; AIDAR, MARCOS P. M.; GLOOR, EMANUEL; PHILLIPS, OLIVER L.; ARAGAO, LUIZ E. O. C.. Using the U-net convolutional network to map forest types and disturbance in the Atlantic rainforest with very high resolution images. REMOTE SENSING IN ECOLOGY AND CONSERVATION, v. 5, n. 4, p. 360-375, . (16/03397-7, 16/24977-1, 15/50484-0, 13/50533-5, 12/51872-5)
FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO; FERET, JEAN-BAPTISTE; GRAU, ELOI; GASTELLU-ETCHEGORRY, JEAN-PHILIPPE; SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; DE SOUZA FILHO, CARLOS ROBERTO. Retrieving structural and chemical properties of individual tree crowns in a highly diverse tropical forest with 3D radiative transfer modeling and imaging spectroscopy. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, v. 211, p. 276-291, . (16/24977-1, 15/50484-0)
WAGNER, FABIEN HUBERT; FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO; SANCHEZ, ALBER; HIRYE, MAYUMI C. M.; ZORTEA, MACIEL; GLOOR, EMANUEL; PHILLIPS, OLIVER L.; DE SOUZA FILHO, CARLOS ROBERTO; SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; ARAGAO, LUIZ E. O. C.. Individual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 145, p. 16-pg., . (16/03397-7, 13/50533-5, 13/11589-5, 16/17652-9, 16/24977-1, 15/50484-0)
FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO; FERET, JEAN-BAPTISTE; GRAU, ELOI; WAGNER, FABIEN HUBERT; OLIVEIRA E CRUZ DE ARAGAO, LUIZ EDUARDO; SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; DE SOUZA FILHO, CARLOS ROBERTO; IEEE. A SIMPLIFIED 3D RADIATIVE TRANSFER APPROACH FOR THE RETRIEVAL OF CHEMICAL AND STRUCTURAL PROPERTIES OF INDIVIDUAL TREE CROWNS FROM HYPERSPECTRAL DATA. IGARSS 2018 - 2018 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, v. N/A, p. 4-pg., . (16/24977-1)

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