Avaliação do Sentinel-2, NDVI e MLME para Mapeamento do Uso e Cobertura da Terra

A floresta amazônica é considerada um dos maiores reservatórios de carbono da Terra. No entanto, mudanças antrópicas indiscriminadas no uso e cobertura da terra, como a conversão da floresta em áreas agrícolas e pastagens, provocam grandes impactos ambientais na floresta. A utilização de técnicas que auxiliam o mapeamento do uso e cobertura da terra se torna cada vez mais necessária. Índices como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e MLME (Modelo Linear de Mistura Espectral) são amplamente utilizados para estudos da vegetação, por permitirem analisar e realçar parâmetros e feições em imagens de sensoriamento remoto. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do mapeamento do uso e cobertura da terra (LULC), utilizando dados do satélite Sentinel-2B, adicionado com o índice de vegetação NDVI e com o MLME, utilizando o classificador Random Forest (RF). Para a realização deste estudo, foram utilizadas imagens do sensor MSI do Sentinel-2B e calculados os índices NDVI e MLME, derivados da imagem Sentinel-2B. A partir da segmentação da imagem, foi realizada a extração de atributos para cada segmento. A classificação foi realizada pelo método RF e a validação foi realizada através da simulação de Monte Carlo observando-se os valores de índice Kappa e Acurácia Global (AG). Para avaliar a diferença obtida com a adição das variáveis NDVI e MLME, quatro cenários de classificação foram realizados. Notou-se que os cenários apresentaram resultados semelhantes de índice Kappa e AG, não apresentando diferença significativa entre eles. A utilização das faixas espectrais do Sentinel-2B/MSI se mostrou uma boa alternativa para realizar o mapeamento do uso e cobertura da terra, facilitando as etapas de processamento. No entanto, a inclusão do MLME para a separação da classe Floresta Degradada (FD), se mostrou significativa. Além disso, observou-se que a utilização do classificador RF apresenta bons resultados para o mapeamento do uso e cobertura da terra

Modelos alométricos de biomasa aérea para Vachellia caven Mol. Molina en bosques nativos del Espinal (Argentina) = Biomass allometric models for Vachellia caven Mol. Molina in native Espinal forests (Argentina)

La captura y fijación de CO2 atmosférico es uno de los servicios ambientales que proveen los bosques nativos. La biomasa arbórea constituye un indicador de las existencias de carbono y puede ser estimada mediante modelos alométricos, que deben ser precisos, insesgados y locales. Los objetivos fueron cuantificar la biomasa individual de Vachellia caven y su distribución por componente estructural; estimar los factores de expansión de la biomasa (FEB) por clase diamétrica; y obtener modelos alométricos para la estimación de la biomasa aérea en bosques nativos del Espinal (Entre Ríos). En 30 individuos de distintas clases diamétricas se midieron variables dasométricas y se determinó la biomasa aérea total y por componente (fuste, ramas mayores de 5 cm de diámetro y ramas menores de 5 cm + hojas + flores + frutos) mediante el método destructivo. Para la selección de los mejores modelos de estimación de biomasa se utilizaron indicadores de bondad de ajuste: coeficiente de determinación ajustado, error cuadrático medio de predicción, estadígrafo PRESS, Criterios de Información de Akaike y Bayesiano e Índice Furnival. Los modelos de mejor ajuste se basaron en el diámetro a la altura del pecho (DAP), área de copa (ac) y altura total. El mejor modelo fue: Ln(Bt) = -1,69 + 1,74 * Ln(DAP) + 0,41 * Ln(ac). Los valores de FEB variaron entre 3,1 y 5,8 y fueron significativamente más altos en individuos de mayor diámetro. Los modelos obtenidos presentan alta precisión (R2 aj. ≥ 0,92), pudiendo ser aplicados en individuos de V. caven en el área de bosques nativos del Espinal, que presenten diámetros basales comprendidos entre 5 cm y 25 cm.The capture and fixation of atmospheric CO2 is one of the environmental services provided by native forests. Tree biomass is an indicator of carbon stocks and can be estimated using allometric models that must be accurate, unbiased and local. The objectives of this study were to determine the individual aerial biomass of Vachellia caven and its distribution by structural component; estimate the diametric classbased biomass expansion factors (BEF) and obtain allometric models for the estimation of the aerial biomass of the El Espinal, a native forests of Entre Ríos, Argentina. The dasometric variables of 30 individuals of different diametric classes were measured and both the total and componential (trunk, branches of more than 5 cm in diameter, and branches of less than 5 cm + leaves + flowers + fruits) biomass determined using the destructive method. To select the best biomass estimating models, goodness of fit indicators were used: the adjusted coefficient of determination (r2), mean squared predicting error, the PRESS statisticgraph, the Akaike and Bayesian’s Information Criteria and the Furnival index. The best-fit models were based on diameter at breast height (BHD), crown area (ca) and total height. The best model was: Ln(Bt) = -1,69 + 1,74 * Ln(dbh) + 0,41 * Ln(ca). The BEF values varied between 3.1 and 5.8, and were significantly higher in individuals with larger diameters. The models developed in this work present high accuracy (r2 adj. ≥ 0.92) and can be applied in the native forest area of the province of Entre Ríos (Argentina) in V. caven individuals with diameters between 5 cm and 25 cm.EEA ParanáFil: Sione, Silvana María José. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Ledesma, Silvia Gabriela. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Rosenberger, Leandro Javier. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Oszust, José Daniel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Andrade-Castañeda, Hernán J. Universidad del Tolima. Facultad de Ingeniería Agronómica; ColombiaFil: Maciel, Gabriel Omar. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Wilson, Marcelo German. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina

Stock de carbono en especies arbóreas del espinal entrerriano

El objetivo fue estimar el stock de carbono (C) en la biomasa arbórea de los bosques nativos del Espinal y valorar el servicio ecosistémico que prestan como secuestradores de C ante escenarios de cambio climático. El estudio se desarrolló en el área de bosques nativos de Entre Ríos. Se cuantificó la biomasa arbórea aérea y la fracción de C por componente (fuste, ramas ≥5cm de diámetro y <5cm) de las especies dominantes (Prosopis affinis, Vachellia caven y P.nigra). Se obtuvieron para cada especie, modelos alométricos de alta precisión y factores de expansión de la biomasa, que constituyen herramientas de utilidad para estimar el C almacenado en estos ecosistemas. Los bosques nativos del Espinal entrerriano almacenan en promedio en su biomasa arbórea aérea, un stock de 43,99±10,43 tC/ha, que representan 161,44 t CO2/ha capturados de la atmósfera. Se estimó una tasa promedio de captura y fijación de C de 0,75±0,17 tC/ha/año. Este valor indica que en promedio, 1 ha de bosque nativo secuestra 2,75 t CO2/año. La información generada permite valorar el servicio ambiental que brindan los bosques nativos del Espinal entrerriano como sumidero de C en un escenario de cambio climático, siendo prioritaria su protección contra la deforestación y degradación.Fil: Sione, Silvana Maria Jose. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Ledesma, Silvia Gabriela. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Rosenberger, Leandro Javier. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Oszust, José Daniel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Maciel, Gabriel Omar. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Wilson, Marcelo Germán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Entre Ríos. Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Andrade Castañeda, H.. Universidad del Tolima; ColombiaFil: Sasal, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Entre Ríos. Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

Stock de carbono en especies arbóreas del espinal entrerriano

El objetivo fue estimar el stock de carbono (C) en la biomasa arbórea de los bosques nativos del Espinal y valorar el servicio ecosistémico que prestan como secuestradores de C ante escenarios de cambio climático. El estudio se desarrolló en el área de bosques nativos de Entre Ríos. Se cuantificó la biomasa arbórea aérea y la fracción de C por componente (fuste, ramas ≥5cm de diámetro y <5cm) de las especies dominantes (Prosopis affinis, Vachellia caven y P.nigra). Se obtuvieron para cada especie, modelos alométricos de alta precisión y factores de expansión de la biomasa, que constituyen herramientas de utilidad para estimar el C almacenado en estos ecosistemas. Los bosques nativos del Espinal entrerriano almacenan en promedio en su biomasa arbórea aérea, un stock de 43,99±10,43 tC/ha, que representan 161,44 t CO2/ha capturados de la atmósfera. Se estimó una tasa promedio de captura y fijación de C de 0,75±0,17 tC/ha/año. Este valor indica que en promedio, 1 ha de bosque nativo secuestra 2,75 t CO2/año. La información generada permite valorar el servicio ambiental que brindan los bosques nativos del Espinal entrerriano como sumidero de C en un escenario de cambio climático, siendo prioritaria su protección contra la deforestación y degradación.Fil: Sione, Silvana Maria Jose. Provincia de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones Científicas y Transferencia de Tecnología a la Producción; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Ledesma, Silvia Gabriela. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Rosenberger, Leandro Javier. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Oszust, José Daniel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Ciencias de la Tierra; ArgentinaFil: Maciel, Gabriel Omar. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Wilson, Marcelo Germán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Entre Ríos. Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Andrade Castañeda, H.. Universidad del Tolima; ColombiaFil: Sasal, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Entre Ríos. Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

Stock de carbono en especies arbóreas del espinal entrerriano

Proyecto PID 2182 (UNER)El objetivo fue estimar el stock de carbono (C) en la biomasa arbórea de los bosques nativos del Espinal y valorar el servicio ecosistémico que prestan como secuestradores de C ante escenarios de cambio climático. El estudio se desarrolló en el área de bosques nativos de Entre Ríos. Se cuantificó la biomasa arbórea aérea y la fracción de C por componente (fuste, ramas ≥5cm de diámetro y <5cm) de las especies dominantes (Prosopis affinis, Vachellia caven y P.nigra). Se obtuvieron para cada especie, modelos alométricos de alta precisión y factores de expansión de la biomasa, que constituyen herramientas de utilidad para estimar el C almacenado en estos ecosistemas. Los bosques nativos del Espinal entrerriano almacenan en promedio en su biomasa arbórea aérea, un stock de 43,99±10,43 tC/ha, que representan 161,44 t CO2/ha capturados de la atmósfera. Se estimó una tasa promedio de captura y fijación de C de 0,75±0,17 tC/ha/año. Este valor indica que en promedio, 1 ha de bosque nativo secuestra 2,75 t CO2/año. La información generada permite valorar el servicio ambiental que brindan los bosques nativos del Espinal entrerriano como sumidero de C en un escenario de cambio climático, siendo prioritaria su protección contra la deforestación y degradación.EEA ParanáFil: Sione, Silvana María José. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Sione, Silvana María José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ledesma, Silvia Gabriela. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Rosenberger, Leandro Javier. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Oszust, José Daniel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Maciel, Gabriel Omar. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Wilson, Marcelo G. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Andrade-Castañeda, Hernán J. Universidad del Tolima. Facultad de Ingeniería Agronómica; ColombiaFil: Sasal, Maria Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

Amazon hydrology from space : scientific advances and future challenges

As the largest river basin on Earth, the Amazon is of major importance to the world's climate and water resources. Over the past decades, advances in satellite-based remote sensing (RS) have brought our understanding of its terrestrial water cycle and the associated hydrological processes to a new era. Here, we review major studies and the various techniques using satellite RS in the Amazon. We show how RS played a major role in supporting new research and key findings regarding the Amazon water cycle, and how the region became a laboratory for groundbreaking investigations of new satellite retrievals and analyses. At the basin-scale, the understanding of several hydrological processes was only possible with the advent of RS observations, such as the characterization of "rainfall hotspots" in the Andes-Amazon transition, evapotranspiration rates, and variations of surface waters and groundwater storage. These results strongly contribute to the recent advances of hydrological models and to our new understanding of the Amazon water budget and aquatic environments. In the context of upcoming hydrology-oriented satellite missions, which will offer the opportunity for new synergies and new observations with finer space-time resolution, this review aims to guide future research agenda toward integrated monitoring and understanding of the Amazon water from space. Integrated multidisciplinary studies, fostered by international collaborations, set up future directions to tackle the great challenges the Amazon is currently facing, from climate change to increased anthropogenic pressure

Budget impact analysis of medicines : updated systematic review and implications

This evaluation determines whether published studies to date meet the key characteristics identified for budget impact analyses (BIA) for medicines, accomplished through a systematic review and assessment against identified key characteristics. Studies from 2001 to 2015 on "budget impact analysis" with "drug" interventions were assessed, selected based on their titles/abstracts and full texts, with their characteristics checked according to key criteria. Out of 1984 studies, 92 were identified. Of these, 95% were published in Europe and the USA. 2012 saw the largest number of publications (16%) with a decline thereafter. 48% met up to 6 or 7 out of the 9 key characteristics. Only 22% stated no conflict of interest. The results indicate low adherence to the key characteristics that should be considered for BIAs and strong conflict of interest. This is an issue since BIAs can be of fundamental importance in managing the entry of new medicines including reimbursement decisions

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio