Artigos científicos

Rocha et al – Mapping Burned Area in the Caatinga Biome: Employing Deep Learning Techniques

Rocha et al.

Mapeia áreas queimadas no bioma Caatinga (1985-2023) usando redes neurais profundas, revelando 10,9 Mha queimados em 38 anos.

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Ferreira Neto et al – Uncontrolled Illegal Mining and Garimpo in the Brazilian Amazon

Ferreira Neto et al.

Documenta expansão de garimpo na Amazônia, com aumento de ~1200% de 1985-2022, com 77% dos sites de 2022 com sinais de ilegalidade.

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Souza et al – Amazon severe drought in 2023 triggered surface water loss

Souza et al.

Estima perda de 3,3 milhões de hectares de água superficial na Amazônia em 2023 devido à seca severa.

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Rocha et al – Towards Uncovering Three Decades of LULC in the Brazilian Drylands: Caatinga Biome Dynamics (1985–2019)

Rocha et al.

Analisa mudanças de uso e cobertura da terra no bioma Caatinga durante 35 anos, destacando redução da vegetação natural.

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Arruda et al – Assessing four decades of fire behavior dynamics in the Cerrado biome (1985 to 2022)

Arruda et al.

Analisa dinâmica de incêndios no Cerrado em 4 décadas, revelando que 40% do bioma foi afetado e destacando a necessidade de manejo integrado.

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Souza et al – Landsat sub-pixel land cover dynamics in the Brazilian Amazon

Souza et al.

Propõe abordagem para caracterizar dinâmica de cobertura do solo amazônico (1985-2022) usando dados de subpixel Landsat.

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Baeza et al – Two decades of land cover mapping in the Río de la Plata grassland region: The MapBiomas Pampa initiative

Baeza et al.

Documenta perda de 2,4 milhões de hectares de campos naturais na região do Rio da Prata em 20 anos.

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Alencar et al – Long-Term Landsat-Based Monthly Burned Area Dataset for the Brazilian Biomes Using Deep Learning

Alencar et al.

Apresenta conjunto de dados de áreas queimadas mensais (1985-2020) para biomas brasileiros utilizando aprendizado de máquina.

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Coelho-Junior et al – Unmasking the impunity of illegal deforestation in the Brazilian Amazon

Coelho-Junior et al.

Examina dinâmica de alertas de desmatamento na Amazônia brasileira, validados pelo MapBiomas Alerta, destacando necessidade de maior fiscalização.

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Santos et al – Assessing the Wall-to-Wall Spatial and Qualitative Dynamics of the Brazilian Pasturelands 2010–2018

Santos et al.

Mapeia e avalia a qualidade das pastagens brasileiras usando três categorias de degradação, revelando variação espacial significativa.

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Cesar et al – A Large-Scale Deep-Learning Approach for Multi-Temporal Aqua and Salt-Culture Mapping

Cesar et al.

Usa redes neurais convolucionais para distinguir automaticamente aquicultura e salinas na zona costeira do Brasil.

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Arruda et al – An alternative approach for mapping burn scars using Landsat imagery, Google Earth Engine, and Deep Learning in the Brazilian Savanna

Arruda et al.

Desenvolve metodologia alternativa para mapeamento de áreas queimadas no Cerrado utilizando imagens Landsat e aprendizado profundo.

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Rosa et al – Hidden destruction of older forests threatens Brazil's Atlantic Forest and challenges restoration programs

Rosa et al.

Quantifica dinâmica anual de florestas nativas (1990-2017) na Mata Atlântica, revelando padrões críticos para conservação.

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Souza et al – Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine

Souza et al.

Descreve a metodologia MapBiomas para reconstrução anual de cobertura da terra (1985-2017) usando algoritmos Random Forest.

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Fendrich et al – Disclosing contrasting scenarios for future land cover in Brazil

Fendrich et al.

Modela possíveis consequências de intervenções políticas na cobertura do solo em alta resolução para o futuro próximo.

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Alencar et al – Mapping Three Decades of Changes in the Brazilian Savanna Native Vegetation Using Landsat Data

Alencar et al.

Classifica 33 anos de imagens Landsat (1985-2017) para avaliar mudanças na vegetação nativa do Cerrado.

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Nunes et al – Unmasking secondary vegetation dynamics in the Brazilian Amazon

Nunes et al.

Gera primeiras estimativas abrangentes de extensão, idade e sequestro de carbono da vegetação secundária na Amazônia (1985-2017).

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Saraiva et al – Automatic Mapping of Center Pivot Irrigation Systems from Satellite Images Using Deep Learning

Saraiva et al.

Propõe metodologia U-Net para detecção automática de sistemas de irrigação por pivô central no Cerrado brasileiro.

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Parente et al – Next Generation Mapping: Combining Deep Learning, Cloud Computing, and Big Remote Sensing Data

Parente et al.

Avaliação de abordagens de machine learning aplicadas a imagens PlanetScope para mapeamento de pastagens no Brasil Central.

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Parente et al – Assessing the pasturelands and livestock dynamics in Brazil, from 1985 to 2017

Parente et al.

Mapeamento anual de pastagens brasileiras em 33 anos com ~90% de acurácia, mostrando expansão de 118 Mha para 178 Mha.

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Diniz et al – Brazilian Mangrove Status: Three Decades of Satellite Data Analysis

Diniz et al.

Pipeline no Google Earth Engine analisando dinâmica de manguezais (1985-2018) com introdução do Modular Mangrove Recognition Index.

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Souza Jr et al – Long-Term Annual Surface Water Change in the Brazilian Amazon Biome

Souza Jr. et al.

Análise espaço-temporal de mudanças na superfície de água ligadas a desmatamento, infraestrutura e mudanças climáticas.

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Mas et al – Analysis of High Temporal Resolution Land Use/Land Cover Trajectories

Mas et al.

Metodologia de trajetória de vida aplicada a trajetórias de cobertura da terra no Nordeste do Brasil (1985-2017).

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Costa et al – Novas tecnologias e sensoriamento remoto

Costa et al.

Workshop educacional demonstrando ferramentas e capacidades do MapBiomas em programa de pós-graduação.

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Parente & Ferreira – Assessing the Spatial and Occupation Dynamics of the Brazilian Pasturelands

Parente & Ferreira

Classificação automatizada de pastagens brasileiras via MODIS (2000-2016) usando métodos Random Forest.

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Parente et al – Monitoring the Brazilian pasturelands: A new mapping approach based on the Landsat 8 spectral and temporal domains

Parente et al.

Mapeamento de pastagens via Landsat 8 utilizando métricas sazonais e estratégias de classificação automatizada.

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Rosa, Marcos R – Comparação e análise de diferentes metodologias de mapeamento da cobertura florestal da Mata Atlântica

Rosa, Marcos R.

Análise comparativa de metodologias de mapeamento da Mata Atlântica, destacando aplicações complementares para desmatamento, biodiversidade e restauração.

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