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Unmanned airborne vehicle - based 4D remote sensing for mapping Rain Forest biodiversity and its change in Brazil (UAV_4D_Bio)

Processo: 13/50426-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de janeiro de 2014 - 31 de dezembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
Convênio/Acordo: AKA
Pesquisador responsável:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Beneficiário:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Pesq. responsável no exterior: Juha Hyyppa
Instituição no exterior: Finnish Geospatial Research Institute (FGI), Finlândia
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Assunto(s):Florestas tropicais  Biodiversidade  Restauração ecológica  Áreas de conservação  Monitoramento ambiental  Sensoriamento remoto 

Resumo

Este projeto tem como objetivo central a apropriação e adaptação de conhecimentos e tecnológicos aplicados em áreas florestais da Finlândia para a estimativa de biomassa em áreas de reflorestamento na Floresta Tropical Atlântica no Estado de São Paulo. Um grande problema para a recuperação e manutenção da biodiversidade em remanescentes de Mata Atlântica no Estado de São Paulo encontra-se na implementação desses recursos em fragmentos remanescentes desse bioma. A legislação brasileira prevê que a recuperação de Áreas de Preservação Permanente deve incluir as margens dos rios e córregos. O Ministério Público do Estado de São Paulo mantém uma postura pró-ativa para que essas regiões fronteiriças da rede de drenagem sejam efetivamente recuperadas, mas uma solução adequada é necessária para realizar o acompanhamento da evolução espaço-temporal do reflorestamento implantado. Espera-se que uma abordagem baseada em imagens de sensoriamento remoto hiperespectral e dados de varredura a laser, tiradas por plataformas UAV, possam constituir fonte adequada de dados para monitorar o aumento de biomassa em áreas de floresta de recuperação com alto grau de biodiversidade. Assim, a transferência de uma tecnologia de sucesso em florestas temperadas deve permitir a formação de recursos humanos qualificados para a integração do sistema de imagens hiperespectrais no monitorando do aumento de biomassa em áreas florestais do interior paulista. A parceria com a equipe da FGI (Finnish Geodetic Institute) é estratégica para esse fim, uma vez que vai permitir a troca de experiências sobre o monitoramento remoto de áreas florestais em diferentes contextos geográficos (Finlândia e Brasil). (AU)

Publicações científicas (24)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
COELHO DO CARMO, ALISSON FERNANDO; RIBEIRO BERNARDO, NARIANE MARSELHE; IMAI, NILTON NOBUHIRO; SHIMABUKURO, MILTON HIROKAZU. Improving the empirical line method applied to hyperspectral inland water images by combining reference targets and in situ water measurements. REMOTE SENSING LETTERS, v. 11, n. 2, p. 186-194, FEB 1 2020. Citações Web of Science: 0.
MIYOSHI, GABRIELA TAKAHASHI; IMAI, NILTON NOBUHIRO; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; ANTUNES DE MORAES, MARCUS VINICIUS; HONKAVAARA, EIJA. Evaluation of Hyperspectral Multitemporal Information to Improve Tree Species Identification in the Highly Diverse Atlantic Forest. REMOTE SENSING, v. 12, n. 2 JAN 2 2020. Citações Web of Science: 0.
SOTHE, C.; DE ALMEIDA, C. M.; SCHIMALSKI, M. B.; LA ROSA, L. E. C.; CASTRO, J. D. B.; FEITOSA, R. Q.; DALPONTE, M.; LIMA, C. L.; LIESENBERG, V.; MIYOSHI, G. T.; TOMMASELLI, A. M. G. Comparative performance of convolutional neural network, weighted and conventional support vector machine and random forest for classifying tree species using hyperspectral and photogrammetric data. GIScience & Remote Sensing, JAN 2020. Citações Web of Science: 0.
BERVEGLIERI, ADILSON; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; SANTOS, LUCAS DIAS; HONKAVAARA, EIJA. Bundle Adjustment of a Time-Sequential Spectral Camera Using Polynomial Models. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, v. 57, n. 11, p. 9252-9263, NOV 2019. Citações Web of Science: 0.
MACHADO, MARCELA DO VALLE; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; TORRES, FERNANDA MAGRI; CAMPOS, MARIANA BATISTA. Postprocessing Synchronization of a Laser Scanning System Aboard a UAV. PHOTOGRAMMETRIC ENGINEERING AND REMOTE SENSING, v. 85, n. 10, p. 753-763, OCT 2019. Citações Web of Science: 0.
GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; SANTOS, LUCAS DIAS; DE OLIVEIRA, RAQUEL ALVES; BERVEGLIERI, ADILSON; IMAI, NILTON NOBUHIRO; HONKAVAARA, EIJA. Refining the Interior Orientation of a Hyperspectral Frame Camera With Preliminary Bands Co-Registration. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 12, n. 7, SI, p. 2097-2106, JUL 2019. Citações Web of Science: 0.
CAMPOS, MARIANA BATISTA; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; CASTANHEIRO, LETICIA FERRARI; OLIVEIRA, RAQUEL ALVES; HONKAVAARA, EIJA. A Fisheye Image Matching Method Boosted by Recursive Search Space for Close Range Photogrammetry. REMOTE SENSING, v. 11, n. 12 JUN 2 2019. Citações Web of Science: 1.
SOTHE, CAMILE; DALPONTE, MICHELE; DE ALMEIDA, CLAUDIA MARIA; SCHIMALSKI, MARCOS BENEDITO; LIMA, CARLA LUCIANE; LIESENBERG, VERALDO; MIYOSHI, GABRIELA TAKAHASHI; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA. Tree Species Classification in a Highly Diverse Subtropical Forest Integrating UAV-Based Photogrammetric Point Cloud and Hyperspectral Data. REMOTE SENSING, v. 11, n. 11 JUN 1 2019. Citações Web of Science: 2.
BERVEGLIERI, ADILSON; TOMMASELLI, ANTONIO MARIA GARCIA. Geometric Filtering of Matches Between Points in Bands of Hyperspectral Cubes. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 16, n. 3, p. 492-496, MAR 2019. Citações Web of Science: 0.
OLIVEIRA, RAQUEL A.; TOMMASELLI, ANTONIO M. G.; HONKAVAARA, EIJA. Generating a hyperspectral digital surface model using a hyperspectral 2D frame camera. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 147, p. 345-360, JAN 2019. Citações Web of Science: 5.
BERVEGLIERI, ADILSON; TOMMASELLI, ANTONIO M. G. Reconstruction of Cylindrical Surfaces Using Digital Image Correlation. SENSORS, v. 18, n. 12 DEC 2018. Citações Web of Science: 0.
BERVEGLIERI, ADILSON; IMAI, NILTON N.; TOMMASELLI, ANTONIO M. G.; CASAGRANDE, BALTAZAR; HONKAVAARA, EIJA. Successional stages and their evolution in tropical forests using multi-temporal photogrammetric surface models and superpixels. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 146, p. 548-558, DEC 2018. Citações Web of Science: 2.
TORRES, FERNANDA MAGRI; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA. A LIGHTWEIGHT UAV-BASED LASER SCANNING SYSTEM FOR FOREST APPLICATION. Bol. Ciênc. Geod., v. 24, n. 3, p. 318-334, JUL-SEP 2018. Citações Web of Science: 1.
CAMPOS, MARIANA BATISTA; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; MARCATO JUNIOR, JOSE; HONKAVAARA, EIJA. Geometric model and assessment of a dual-fisheye imaging system. PHOTOGRAMMETRIC RECORD, v. 33, n. 162, p. 243-263, JUN 2018. Citações Web of Science: 4.
GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; BERVEGLIERI, ADILSON. MEASURING PHOTOGRAMMETRIC CONTROL TARGETS IN LOW CONTRAST IMAGES. Bol. Ciênc. Geod., v. 24, n. 2, p. 171-185, APR-JUN 2018. Citações Web of Science: 0.
CAMPOS, MARIANA BATISTA; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; HONKAVAARA, EIJA; PROL, FABRICIO DOS SANTOS; KAARTINEN, HARRI; EL ISSAOUI, AIMAD; HAKALA, TEEMU. A Backpack-Mounted Omnidirectional Camera with Off-the-Shelf Navigation Sensors for Mobile Terrestrial Mapping: Development and Forest Application. SENSORS, v. 18, n. 3 MAR 2018. Citações Web of Science: 7.
ÉRIKA AKEMI SAITO; MORIYA; NILTON NOBUHIRO IMAI; ANTONIO MARIA GARCIA TOMMASELLI. A STUDY ON THE EFFECTS OF VIEWING ANGLE VARIATION IN SUGARCANE RADIOMETRIC MEASURES. Bol. Ciênc. Geod., v. 24, n. 1, p. -, Mar. 2018.
SAITO MORIYA, ERIKA AKEMI; IMAI, NILTON NOBUHIRO; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA. A STUDY ON THE EFFECTS OF VIEWING ANGLE VARIATION IN SUGARCANE RADIOMETRIC MEASURES. Bol. Ciênc. Geod., v. 24, n. 1, p. 85-97, JAN-MAR 2018. Citações Web of Science: 0.
MIYOSHI, GABRIELA TAKAHASHI; IMAI, NILTON NOBUHIRO; GARCIA TOMMASELLI, ANTONIO MARIA; HONKAVAARA, EIJA; NASI, ROOPE; SAITO MORIYA, ERIKA AKEMI. Radiometric block adjustment of hyperspectral image blocks in the Brazilian environment. International Journal of Remote Sensing, v. 39, n. 15-16, SI, p. 4910-4930, 2018. Citações Web of Science: 8.
BERVEGLIERI, ADILSON; TOMMASELLI, ANTONIO M. G.; LIANG, XINLIAN; HONKAVAARA, EIJA. Vertical Optical Scanning with Panoramic Vision for Tree Trunk Reconstruction. SENSORS, v. 17, n. 12 DEC 2017. Citações Web of Science: 2.
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MORIYA, ERIKA AKEMI SAITO; IMAI, NILTON NOBUHIRO; TOMMASELLI, ANTONIO MARIA GARCIA; MIYOSHI, GABRIELA TAKAHASHI. Mapping Mosaic Virus in Sugarcane Based on Hyperspectral Images. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 10, n. 2, p. 740-748, FEB 2017. Citações Web of Science: 10.
BERVEGLIERI, ADILSON; TOMMASELLI, ANTONIO; LIANG, XINLIAN; HONKAVAARA, EIJA. Photogrammetric measurement of tree stems from vertical fisheye images. SCANDINAVIAN JOURNAL OF FOREST RESEARCH, v. 32, n. 8, p. 737-747, 2017. Citações Web of Science: 6.
DE OLIVEIRA, RAQUEL A.; TOMMASELLI, ANTONIO M. G.; HONKAVAARA, EIJA. Geometric Calibration of a Hyperspectral Frame Camera. PHOTOGRAMMETRIC RECORD, v. 31, n. 155, p. 325-347, SEP 2016. Citações Web of Science: 10.

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