Comunicação

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.

Cesar et al. - A Large-Scale Deep-Learning Approach for Multi-Temporal Aqua and Salt-Culture Mapping

Aquicultura e salicultura são atividades econômicas relevantes na Zona Costeira brasileira (BCZ). No entanto, a discriminação automática de tais atividades de outras coberturas / usos relacionados à água não é uma tarefa fácil. Nesse sentido, as redes neurais convolucionais (CNN) têm a vantagem de prever o rótulo de classe de um determinado pixel, fornecendo como entrada uma região local (patches ou chips nomeados) em torno desse pixel. Tanto a natureza convolucional quanto a capacidade de segmentação semântica fornecem o classificador U-Net com a capacidade de acessar o "domínio de contexto" em vez de apenas pixel isolado valores. Apoiado no domínio do contexto, apresentamos os resultados das análises.


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.


Coelho-Junior et al - Unmasking the impunity of illegal deforestation in the Brazilian Amazon: a call for enforcement and accountability

Este artigo traz uma perspectiva sobre a dinâmica dos alertas de desmatamento, validados e refinados pelo MapBiomas Alerta (http://alerta.mapbiomas.org/), na Amazônia brasileira e as ações dos órgãos públicos federais e estaduais de fiscalização, destacando a urgência de reduzir e combater o desmatamento.


Santos et al - Assessing the Wall-to-Wall Spatial and Qualitative Dynamics of the Brazilian Pasturelands 2010–2018, Based on the Analysis of the Landsat Data Archive

Neste estudo foi mapeada e avaliada a dinâmica espaço-temporal da qualidade das pastagens no Brasil, entre 2010 e 2018, considerando três classes de degradação: Ausente (D0), Intermediário (D1) e Grave (D2). Não houve variação na área total ocupada por pastagens no período avaliado, apesar da dinâmica espacial acentuada.


Cayo et al. Mapping Three Decades of Changes in the Tropical Andean Glaciers Using Landsat Data Processed in the Earth Engine.

Este artigo apresenta o mapeamento e a dinâmica de recuo das geleiras tropicais andinas (TAGs) a partir da utilização de imagens da série temporal Landsat de 1985 a 2020, com processamento e classificação digital das imagens de satélite na plataforma Google Earth Engine.