The modeling of the underwater light fields is essential for the understanding of biogeochemical processes, such as photosynthesis, carbon fluxes, and sediment transports in inland waters. Water-column light attenuation can be quantified by the diffuse attenuation coefficient of the downwelling irradiance (Kd) using semi-analytical algorithms (SAA). Therefore, this study demonstrates a successful application of satellite remote sensing data for the spatialization of the Kd in the optically complex waters of the Amazon Basin, which is essential for the ecological management of the Amazon Floodplain Lakes.

This dataset contains water quality data from BONDS's 2019 field campaign aquired in 2019.

This dataset contains radiometric, limnologic, and taxonomic data from LabISA’s field campaign carried out in September 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 August 2019 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 two different field sites: Curuai lake and floodplain lakes in the Middle Juruá River.

Reservatórios de água do PRODES Pampa. Estes dados estão integrados aos dados de desmatamento agregado e incremento no desmatamento e são identificados pela classe principal, atributo 'main_class' de valor igual a 'reservatorio'. 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 O produto: Este recurso contém polígonos que identificam áreas de reservatórios hídricos criados por processo antrópico e que representam supressão da vegetação nativa. Foi construído a partir da interpretação visual de imagens Landsat-8/OLI na composição R(5)G(6)B(4) - com resolução de 30m - e em escala de trabalho de 1:75.000. A área mínima mapeada é de um hectare (1 ha). O produto é compatível com a escala final de 1:250.000. A área total do bioma Pampa é de 178.767 km². Descrição dos atributos do dado composto por: nome do atributo, tipo do dado e descrição -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- uuid - texto - identificador único universal de cada feição (RFC 4122, ISO/IEC 9834-8:2005) uid - número - identificador para rastreabilidade da feição na origem/produção do dado geom - feição composta por um ou mais polígonos - geometria obtida por interpretação visual de imagem de satélite. source - texto - nome da origem do poligono (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 path_row - texto - código da cena formado por linha/coluna da grade de passagem do satélite Landsat 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. state - texto - nome do estado, unidade da federação, quando aplicável. main_class - texto - nome da classe principal atribuída à feição class_name - texto - nome da classe específica atribuída à feição def_cloud - número - indica se havia nuvem em ano anterior sobre a feição. (Não se aplica ao bioma Pampa) julian_day - número - dia juliano (Não se aplica ao bioma Pampa) image_date - data - data da cena usada para obter a feição year - número - ano da feição, 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 (Não se aplica ao bioma Pampa) publish_year - data - usado para permitir a publicação do dado no GeoServer com dimensão temporal (quando aplicável) Esta lista de atributos é padronizada com base no dado de desmatamento, classe principal do PRODES. Para as demais classes o preenchimento ocorre apenas quando aplicável. Sobre UUID -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- https://www.postgresql.org/docs/13/datatype-uuid.html https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4122

Cada arquivo contém uma imagem de um produto L3, no qual cada pixel representa a concentração de clorofila estimada a partir do sensor VIIRS-SNPP, com resolução espacial de 4 km, sendo o produto uma composição de imagens diárias globais. Esse produto tem aplicações no monitoramento da biomassa fitoplanctônica no oceano e águas costeiras, validação e assimilação em modelos biogeoquímicos.

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 October 2021 in the Promissão Reservoir, in Tietê River. These data were acquired in the context of the MAPAQUALI project (FAPESP-Grant 2020/14613-8).