Artigos MapBiomas

Abaixo você pode encontrar e saber mais sobre os artigos científicos elaborados pela equipe do MapBiomas, eles são relacionados a assuntos que envolvem o mapeamento da cobertura e uso da terra no Brasil.

Alencar et al - Mapping Three Decades of Changes in the Brazilian Savanna Native Vegetation Using Landsat Data Processed in the Google Earth Engine Platform.

O Cerrado brasileiro representa a maior savana da América do Sul e o bioma mais ameaçado do Brasil devido à expansão agrícola. Para avaliar as áreas de vegetação nativa de Cerrado (NV) mais suscetíveis a mudanças naturais e antropogênicas ao longo do tempo, classificamos 33 anos (1985–2017) de imagens Landsat disponíveis na plataforma Google Earth Engine (GEE).


Nunes et al - Unmasking secondary vegetation dynamics in the Brazilian Amazon

Este artigo utiliza séries temporais de dados anuais de cobertura da terra MapBiomas para gerar o primeiro estimativas da extensão da VS, idade e absorção líquida de carbono na Amazônia brasileira entre 1985 e 2017.


Saraiva et al- Automatic Mapping of Center Pivot Irrigation Systems from Satellite Images Using Deep Learning

Neste artigo, propomos um método para detectar e mapear automaticamente sistemas de irrigação por pivô central usando U-Net, uma arquitetura de rede neural convolucional de segmentação de imagens, aplicada a uma constelação de imagens PlanetScope do bioma Cerrado do Brasil. Nosso objetivo é fornecer uma alternativa rápida e precisa para mapear sistemas de irrigação por pivô central com imagens de alta resolução espacial e temporal.


Parente et al - Next Generation Mapping: Combining Deep  Learning, Cloud Computing, and Big Remote Sensing Data.

Este estudo avaliou, com base em milhares de imagens do PlanetScope obtidas ao longo de um período de 12 meses, o desempenho de três abordagens de aprendizado de máquina (floresta aleatória, memória longa de curto prazo-LSTM e U-Net). Aplicamos essas abordagens a pastagens mapeadas em uma região do Brasil Central.


Parente et al - Assessing the pasturelands and livestock dynamics in Brazil, from 1985 to 2017: A novel approach based on high spatial resolution imagery and Google Earth Engine cloud computing.

Este trabalho mapeou, anualmente e de forma inédita, a totalidade das pastagens brasileiras, de 1985 a 2017. Com uma precisão geral de cerca de 90%, os 33 mapas produzidos indicaram a área de pastagem variando de ~ 118 Mha ± 3,41% (1985) a ~ 178 Mha ± 2,53% (2017), com esta expansão ocorrendo principalmente na região norte do país e em menor medida no meio-oeste.