This dataset contains radiometric, limnologic, and taxonomic data from LabISA’s field campaign carried out in August 2022 in the Promissão Reservoir, in Tietê River. These data were acquired in the context of the MAPAQUALI project (FAPESP-Grant 2020/14613-8).

This dataset contains radiometric, limnologic data from São Sebastião and Alcatrazes field campaigns carried out between 2012 and 2025 in São Paulo State coastal region. These data were acquired in the context of the "Variações verticais das propriedades ópticas nas águas costeiras do Estado de São Paulo e sua influência no sinal hiperespectral de sensoriamento remoto" project (FAPESP-Grant 21/13367-6). The campaigns were composed by two different field sites: São Sebastião Channel and Alcatrazes archipelago. The shapefile contains the unique ID's (estacoes), that related it to each other .XLSX file (collumn 'estacoes'). Then, the user can use their own filter methods to match each file. The data available are for the following instruments: ACS: Atenuation and absorption coefficients, binned for each 1m and interpolated 1 to 1 nm HyperPro II: betas (backscattering); temperature, salinity, Ed, Es, Lu; binned and interpolated (1 to 1 nm - Ed, Es, Lu). Hydroscat: betas, backscattering coefficient and fluorescence. Binned (1m) TriOS-RAMSES: Remote sensing reflectance, interpolated (1 to 1nm).

This dataset contains radiometric (total water leaving radiance - Lw; sky radiance - Lsky, and downwelling irradiance above water surface - Es) data for the São Sebastião channel field mission that was carried out in November 2023.

This dataset contains limnologic data from field campaigns carried out from 2006 to 2012 in the Amazon region. These data were acquired in collaboration with Institute of Research for Development (IRD) researchers. The campaign was composed by a field site: Janauacá lake.

This dataset contains radiometric, limnologic data from LabISA’s field campaign carried out in October 2023 in the Billing Reservoir, São Paulo, Brazil. These data were acquired in the context of the MAPAQUALI project (FAPESP-Grant 2020/14613-8).

This dataset contains radiometric, limnologic, and taxonomic data from LabISA’s field campaign carried out in November 2021 in the Billings reservoir, located in São Paulo State, Brazil. These data were acquired in the context of the MAPAQUALI project (FAPESP-Grant 2020/14613-8).

This dataset contains radiometric, limnologic, and taxonomic data from LabISA’s field campaign carried out in September 2021 in the Amazon region. These data were acquired in the context of the BONDS and SABERES projects (FAPESP-Grant 2018/12083-1). The campaign was composed by three different field sites: Curuai lake, Arapiuns river, and Tapajós river.

This dataset contains radiometric and limnologic data from LabISA’s field campaign carried out in August 2023 in the Promissão reservoir, São Paulo. These data were acquired in the context of the MAPAQUALI (FAPESP-Grant 2020/14613-8).

This dataset contains radiometric, limnologic, and taxonomic data from LabISA’s field campaign carried out in August 2021 in the Billings reservoir, located in São Paulo State, Brazil. These data were acquired in the context of the MAPAQUALI project (FAPESP-Grant 2020/14613-8).

Área total desmatada, comumente chamada de máscara de desmatamento, medida até 2007 e recortadas pelos limites do bioma Amazônia(*). O mapeamento utiliza imagens do satélite Landsat ou similares, para registrar e quantificar as áreas desmatadas maiores que 6,25 hectares. O PRODES considera como desmatamento a supressão da vegetação nativa, independentemente da futura utilização destas áreas. Os limites dos biomas brasileiros foram alterados conforme publicação do IBGE de 30/10/2019. Este conjunto de dados foi ajustado para o novo recorte. https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-sala-de-imprensa/2013-agencia-de-noticias/releases/25798-ibge-lanca-mapa-inedito-de-biomas-e-sistema-costeiro-marinho (*) Consulte os metadados de "Limites do Bioma Amazônia" para informações sobre os limites do bioma que estamos usando nesta operação: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/481e439e-b0fa-4cb0-890b-11941264db69 Descrição dos atributos do dado composto por: nome do atributo, tipo do dado e descrição --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- uuid - texto - identificador único universal de cada feição; uid - número inteiro - identificador numérico usado na exportação do dado para arquivos (pode ser alterado em revisões/atualizações); state - texto - estado/unidade da federação; path_row - texto - código da cena formado por linha/coluna da grade de passagem do satélite Landsat; main_class - texto - nome da classe principal atribuída à feição (valor único, "DESMATAMENTO", para a máscara); class_name - texto - nome da classe específica atribuída à feição (valor único, "d2007", para a máscara); def_cloud - número - Ano que indica desde quando esta área está coberta por nuvens. Fazendo a diferença do ano corrente onde se detectou o desmatamento e def_cloud, temos o número de anos coberto por nuvens; julian_day - número - dia juliano; image_date - texto - data da cena usada para obter a feição; year - número - ano do desmatamento, usado para facilitar as consultas ao banco de dados; area_km - número - área calculada para a feição em km²; scene_id - número - identificador da cena no banco de dados, usado para consultas; publish_year - data - usado para permitir a publicação do dado no GeoServer com dimensão temporal; source - texto - origem do polígono (amazonia, cerrado, caatinga, mata_atlantica, pampa, pantanal), caso o polígono tenha sido incorporado de outro projeto, por exemplo, devido à alteração do mapa de biomas ou ainda às zonas da amazônia legal no cerrado e pantanal; satellite - texto - nome do satélite. Em geral será o landsat mas em alguns casos, outro satélites podem ser utilizados; sensor - texto - nome do sensor que obteve a imagem; geom - feição composta por um ou mais polígonos - geometria obtida por interpretação visual de imagem de satélite; A lista de atributos é padronizada com o dado de desmatamento, classe principal do PRODES. Para as demais classe o preenchimento ocorre apenas quando aplicável. Este conjunto de dados pode sofrer ajustes oriundos de processos de revisão. Vide data de revisão/atualização.