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.
Leandro Parente & Laerte Ferreira – Assessing the Spatial and Occupation Dynamics of the Brazilian Pasturelands Based on the Automated Classification of MODIS Images from 2000 to 2016.
Este estudo mapeou, por meio de critérios objetivos e métodos de classificação automática (Random Forest) aplicados a imagens MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrorradiometer), a totalidade das pastagens brasileiras entre 2000 e 2016.
Parente et al. – Monitoring the brazilian pasturelands: A new mapping approach based on the landsat 8 spectral and temporal domains.
Neste estudo, utilizamos todo o conjunto de imagens Landsat 8 disponíveis para o Brasil em 2015, a partir das quais foram derivadas dezenas de métricas sazonais, para produzir, por meio de critérios objetivos e estratégias de classificação automatizada, um novo mapa de pastagens para o país.
Rosa, Marcos R – Comparação e análise de diferentes metodologias de mapeamento da cobertura florestal da Mata Atlântica.
As diferenças encontradas nos produtos apontam para usos distintos e complementares, com a base do Atlas mais indicada para identificação de desmatamentos e análise da conservação da biodiversidade e do MapBiomas para análises de fragmentação, restauração e proteção da água. A opção pelo produto que será utilizado varia de acordo com o objetivo do trabalho proposto.