Fendrich et al. – Disclosing contrasting scenarios for future land cover in Brazil: Results from a high-resolution spatiotemporal model.
Neste trabalho, construímos um modelo para avaliar as possíveis consequências das ações de política na dinâmica da cobertura do solo em um futuro próximo em uma escala de alta resolução.
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.
Diniz et al. – Brazilian Mangrove Status: Three Decades of SatelliteData Analysis.
Este manuscrito apresenta um pipeline gerenciado pelo Google Earth Engine (GEE) para calcular a situação anual dos manguezais brasileiros de 1985 a 2018, junto com um novo índice espectral, o Índice de Reconhecimento de Manguezais Modular (MMRI), que foi projetado especificamente para discriminar melhor florestas de mangue da vegetação circundante.
Souza, Jr. et al – Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon Biome: Potential Links with Deforestation, Infrastructure Development and Climate Change.
Neste estudo, apresentamos uma análise espaço-temporal de longo prazo da mudança anual da água de superfície e abordamos as conexões potenciais com o desmatamento, a expansão da infraestrutura e as mudanças climáticas nesta região.
Mas et al – Analysis of High Temporal Resolution Land Use/Land Cover Trajectories.
Neste estudo, métodos, originalmente desenvolvidos para avaliar as trajetórias do curso de vida, são explorados a fim de avaliar as mudanças do solo por meio da análise de sequências de uso / cobertura do solo. Mapas anuais de cobertura da terra que descrevem o uso da terra / mudanças na cobertura da terra para o período 1985-2017 para uma grande região no Nordeste do Brasil foram analisados.
Costa et al – Novas tecnologias e sensoriamento remoto: aplicação de uma oficina didática para a disseminação das potencialidades dos produtos e ferramentas do MapBiomas.
Este trabalho objetivou relatar as experiências da aplicação de uma oficina didática que tratou sobre as potencialidades dos produtos e das ferramentas do Projeto Mapbiomas em uma turma do Programa de Pós-graduação em Modelagem em Ciências da Terra e do Ambiente, da Universidade Estadual de Feira de Santana.