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Functional diversity of intact and regenerating Amazon, Atlantic, and Cerrado systems using hyperspectral imagery

Abstract

More specifically, the Young Investigator project will tackle the following questions across the three biomes: Can airborne spectroscopy from an unmanned aerial vehicle (UAV) adequately characterize canopy chemistry? Are ecosystem biogeochemical flows in plant matter identifiable in the hyperspectral images? To what extent can hyperspectral data of canopies be used to estimate biomass production and storage in intact versus regenerating vegetation? Da higher levels of diversity confer resilience to environmental disturbances? And, in combination with Landsat and MODIS images, to what extent are Amazon and Cerrado systems shifting? Our in-depth exploration of the potential of hyperspectral techniques is expected to provide new methods to describe and explore ecosystems services at larger scale, and their relationships with functional biodiversity. Give current lack of knowledge on the role of functional diversity in maintaining ecosystem services in the face of global change the project will substantially advance the state-of-the-art research for the Brazilian biomes. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo 
Articles published in other media outlets (44 total):
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Ciência e Clima: Limites para a sobrevivência das florestas tropicais (14/Sep/2020)
Revista Ecológico online: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (31/Aug/2020)
Sou Ecológico: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (31/Aug/2020)
Remade - Porto Nacional da Madeira: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (23/Aug/2020)
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Mundo e Meio: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (23/Aug/2020)
Press From Brasil (EUA): Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (22/Aug/2020)
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EcoDebate: Pesquisa calculou os máximos de temperatura global e local que as florestas podem suportar (20/Aug/2020)
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Central das Notícias: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (20/Aug/2020)
Ambientebrasil: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais - Ambientebrasil - Notícias (19/Aug/2020)
Revista Amazônia: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais - Ambientebrasil - Notícias (19/Aug/2020)
Jornal da Ciência online: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (19/Aug/2020)
Portal Neo Mondo: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais - Ambientebrasil - Notícias (19/Aug/2020)
ABIPTI - Associação Brasileira das Instituições de Pesquisa Tecnológica e Inovação: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais - Ambientebrasil - Notícias (19/Aug/2020)
Gazeta do Cerrado: Até que ponto as florestas tropicais podem resistir ao aquecimento global? (19/Aug/2020)
Jornal Integração: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais (19/Aug/2020)
RP10: Megaestudo aponta os limites para a sobrevivência das florestas tropicais - Ambientebrasil - Notícias (19/Aug/2020)
Innovaspain (Espanha): Inteligencia artificial para regenerar uno de los ecosistemas más importantes del planeta (08/Jun/2020)
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Central das Notícias: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração de áreas desmatadas da Mata Atlântica (02/Jun/2020)
Ambientebrasil: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (01/Jun/2020)
Ternura FM: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (31/May/2020)
Portal do Governo do Estado de São Paulo: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (30/May/2020)
Notícias de Campinas: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (30/May/2020)
Portal Mariliense: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (30/May/2020)
Agrosoft: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (29/May/2020)
Jornal da Ciência online: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (29/May/2020)
Portal Neo Mondo: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (29/May/2020)
Lotgain: Estudo da regeneração da Mata Atlântica em São Paulo (29/May/2020)
Environmental News Network (EUA): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (28/May/2020)
Phys.Org (Reino Unido): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (28/May/2020)
Agenparl (Itália): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (28/May/2020)
Bioengineer (Reino Unido): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/May/2020)
Science Codex: Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/May/2020)
Scienmag Science Magazine (Reino Unido): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/May/2020)
7thSpace: Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/May/2020)

Scientific publications (17)
(References retrieved automatically from Web of Science and SciELO through information on FAPESP grants and their corresponding numbers as mentioned in the publications by the authors)
DALAGNOL, RICARDO; WAGNER, FABIEN H.; GALVAO, LENIO S.; STREHER, ANNIA S.; PHILLIPS, OLIVER L.; GLOOR, EMANUEL; PUGH, THOMAS A. M.; OMETTO, JEAN P. H. B.; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Large-scale variations in the dynamics of Amazon forest canopy gaps from airborne lidar data and opportunities for tree mortality estimates. SCIENTIFIC REPORTS, v. 11, n. 1 JAN 14 2021. Web of Science Citations: 0.
WAGNER, FABIEN H.; DALAGNOL, RICARDO; CASAPIA, XIMENA TAGLE; STREHER, ANNIA S.; PHILLIPS, OLIVER L.; GLOOR, EMANUEL; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Regional Mapping and Spatial Distribution Analysis of Canopy Palms in an Amazon Forest Using Deep Learning and VHR Images. REMOTE SENSING, v. 12, n. 14 JUL 2020. Web of Science Citations: 0.
WAGNER, FABIEN H.; DALAGNOL, RICARDO; TARABALKA, YULIYA; SEGANTINE, TASSIANA Y. F.; THOME, ROGERIO; HIRYE, MAYUMI C. M. U-Net-Id, an Instance Segmentation Model for Building Extraction from Satellite Images-Case Study in the Joanopolis City, Brazil. REMOTE SENSING, v. 12, n. 10 MAY 2020. Web of Science Citations: 1.
BRAGA, JOSE R. G.; PERIPATO, VINICIUS; DALAGNOL, RICARDO; FERREIRA, MATHEUS P.; TARABALKA, YULIYA; ARAGAO, LUIZ E. O. C.; DE CAMPOS VELHO, HAROLDO E.; SHIGUEMORI, ELCIO H.; WAGNER, FABIEN H. Tree Crown Delineation Algorithm Based on a Convolutional Neural Network. REMOTE SENSING, v. 12, n. 8 APR 2 2020. Web of Science Citations: 1.
WAGNER, FABIEN H.; SANCHEZ, ALBER; AIDAR, MARCOS P. M.; ROCHELLE, ANDRE L. C.; TARABALKA, YULIYA; FONSECA, MARISA G.; PHILLIPS, OLIVER L.; GLOOR, EMANUEL; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Mapping Atlantic rainforest degradation and regeneration history with indicator species using convolutional network. PLoS One, v. 15, n. 2 FEB 28 2020. Web of Science Citations: 0.
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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, DEC 2019. Web of Science Citations: 17.
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DALAGNOL, RICARDO; PHILLIPS, OLIVER L.; GLOOR, EMANUEL; GALVAO, LENIO S.; WAGNER, FABIEN H.; LOCKS, CHARTON J.; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Quantifying Canopy Tree Loss and Gap Recovery in Tropical Forests under Low-Intensity Logging Using VHR Satellite Imagery and Airborne LiDAR. REMOTE SENSING, v. 11, n. 7 APR 1 2019. Web of Science Citations: 1.
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, MAR 2019. Web of Science Citations: 7.
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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, NOV 2018. Web of Science Citations: 9.
DALAGNOL, RICARDO; WAGNER, FABIEN HUBERT; GALVAO, LENIO SOARES; NELSON, BRUCE WALKER; DE ARAGAO, LUIZ EDUARDO OLIVEIRA E CRUZ. Life cycle of bamboo in the southwestern Amazon and its relation to fire events. BIOGEOSCIENCES, v. 15, n. 20, p. 6087-6104, OCT 18 2018. Web of Science Citations: 4.
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, JUN 15 2018. Web of Science Citations: 6.
ARAGAO, LUIZ E. O. C.; ANDERSON, LIANA O.; FONSECA, MARISA G.; ROSAN, THAIS M.; VEDOVATO, LAURA B.; WAGNER, FABIEN H.; SILVA, CAMILA V. J.; SILVA JUNIOR, CELSO H. L.; ARAI, EGIDIO; AGUIAR, ANA P.; BARLOW, JOS; BERENGUER, ERIKA; DEETER, MERRITT N.; DOMINGUES, LUCAS G.; GATTI, LUCIANA; GLOOR, MANUEL; MALHI, YADVINDER; MARENGO, JOSE A.; MILLER, JOHN B.; PHILLIPS, OLIVER L.; SAATCHI, SASSAN. 21st Century drought-related fires counteract the decline of Amazon deforestation carbon emissions. NATURE COMMUNICATIONS, v. 9, FEB 13 2018. Web of Science Citations: 81.
BERTANI, GABRIEL; WAGNER, FABIEN H.; ANDERSON, LIANA O.; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Chlorophyll Fluorescence Data Reveals Climate-Related Photosynthesis Seasonality in Amazonian Forests. REMOTE SENSING, v. 9, n. 12 DEC 2017. Web of Science Citations: 1.
WAGNER, FABIEN HUBERT; HERAULT, BRUNO; ROSSI, VIVIEN; HILKER, THOMAS; MAEDA, EDUARDO EIJI; SANCHEZ, ALBER; LYAPUSTIN, ALEXEI I.; GALVAO, LENIO SOARES; WANG, YUJIE; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Climate drivers of the Amazon forest greening. PLoS One, v. 12, n. 7 JUL 14 2017. Web of Science Citations: 25.

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