BIG Catalogue
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Latitude: 07° 49' 38" S (-7.827200) Longitude: 38° 07' 20" O (-38.1222) Altitude: 1123 Fuso Horário: UTC -3 Tipo: ANEMOMÉTRICA
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Áreas desmatadas à partir de 2008 discretizadas por ano. 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. Descrição dos atributos do dado composto por: nome do atributo, tipo do dado e descrição uuid - uuid - identificador único universal de cada feição; uid - número inteiro - identificador numérico usado na exportação do dado para arquivos; 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 ("DESMATAMENTO"); class_name - texto - nome da classe específica atribuída à feição ("dYYYY" onde YYYY=ano com 4 dígitos a partir de 2008); sub_class - texto - informação detalhada da classe; 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. Preenchido quando aplicável; 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. Preenchido quando aplicável; 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;
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A cidade de Brasília possui clima tropical de altitude, característico de planaltos e serras. A região apresenta regime de precipitação bem definido. A estação chuvosa tem início em outubro e estende-se até março. A estação seca acontece no restante do ano, desde abril até setembro. A estação chuvosa é causada pelo forte aquecimento da atmosfera na Amazônia, que favorece o desenvolvimento de um sistema quase estacionário em altos níveis, a Alta da Bolívia. Como resultado dessa circulação, observa-se nos baixos níveis uma região de baixa pressão, chamada de Baixa do Chaco. Essa região de baixa pressão e a convergência de ar são os principais fatores que provocam a precipitação neste período, responsável por 70% do total médio anual. O total médio anual de precipitação em Brasília é aproximadamente 1700mm. A umidade relativa do ar, no período de seca, cai de valores superiores a 70% para 20%. Coincidindo com o período mais quente, nos meses de agosto e setembro, a umidade relativa do ar pode chegar a 12%, valor típico de deserto. A temperatura média atinge valores em torno de 22ºC sendo que o pico anual ocorre nos meses de primavera. Os meses de junho e julho são os que apresentam as temperaturas mais baixas do ano, em média 18ºC. Tipos de solo encontrados: Latossolo Vermelho-Escuro, Latossolo Vermelho-Amarelo, Solos Aluviais, Cambissolos. Latitude: 15° 36' 03" S (-15,60083) Longitude: 47° 42' 47" O (-47,71306) Altitude: 1023 Fuso Horário: UTC -3
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Canal visível 0,47μm, ou “Azul”, é uma das duas bandas visíveis no sensor ABI/GOES16 e fornece dados que podem ser utilizados para monitoramento de aerossóis. As imagens obtidas pelo sensor ABI/GOES são utilizadas para monitorar a Terra, a atmosfera e os oceanos. A refletância medida (radiância) dentro das bandas do espectro visível e infravermelho é convertida em valores de brilho e temperaturas de brilho, respectivamente. Esses valores são usados para gerar uma variedade de produtos que auxiliam os meteorologistas e especialistas no monitoramento e na previsão de vários tipos de eventos meteorológicos, do oceano e outros fenômenos relacionados ao clima. Os dados enviados pelo satélite GOES-16 são recebidos em tempo real na estação de recepção localizada no INPE de Cachoeira Paulista, onde são processados e armazenados.
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Earth Observation Data Cube generated from CBERS-4/WFI and CBERS-4A/WFI Level-4 SR products over Brazil extension. This dataset is provided in Cloud Optimized GeoTIFF (COG) file format. The dataset is processed with 64 meters of spatial resolution, reprojected and cropped to BDC_LG grid Version 2 (BDC_LG V2), considering a temporal compositing function of 8 days using the Least Cloud Cover First (LCF) best pixel approach.
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Dados do PRODES Pantanal, em arquivo único e em formato GeoPackage contendo as seguintes classes: desmatamento acumulado, incrementos no desmatamento e hidrografia. Tamanho aproximado: 52MB Para detalhe sobre as classes de dado e os atributos, acesse as informações específicas. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Desmatamento acumulado: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/0732753e-57dd-41b4-848a-e2a54f2b7143 Incrementos no desmatamento: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/616943ab-a40f-4196-9592-ecc6a7c4901e Hidrografia: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/dfcba72f-827b-485e-bcb5-bc8e1461054a Resíduo: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/a6e212c3-7291-4d44-b62e-8c732b95f07e Nuvem: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/5aef33f7-db71-4966-8311-8b249af74dc3 Sobre GeoPackage -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- https://www.geopackage.org/
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Latitude: 22° 56’ 55” S (-22,9486) Longitude: 49° 53’ 39” O (-49,8942) Altitude: 446 Fuso Horário: UTC -3 Tipo: ANEMOMÉTRICA Observações: Declinação magnética local cresce 9’ ao ano. * até 1979: 13° 20’ * para 2006: 18° 37’
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This is a land cover classification map of Brazilian Caatinga, from January to December of 2017. This classification was made on top of Landsat-8 16 days data cubes with spatial resolution of 30 meters, using the best pixel composition function named as Least Cloud Cover First (LCF), which was previously named Stack in BDC older versions. The input datacube was Landsat-8 - OLI - Cube Stack 16 days - v001, which was deprecated. The classification model was trained using 9324 sample points of the classes Agriculture 172, Country formation 577, Forest (Formação florestal) 222, Savanna 4819, Pasture 3538. The spectral band used were B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7, along with the vegetation indices EVI and NDVI; the clouded observation were identified using the Fmask algorithm and estimated using linear interpolation. The classification algorithm was Random Forest. The post-processing consisted on cropping the images to the biome's boundary. This product was funded by the Brazilian Development Bank (BNDES).
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This is a land cover classification map of Brazilian Mata Atlantica, from January to December of 2017. This classification was made on top of Landsat-8 days data cubes with spatial resolution of 30 meters, using the best pixel composition function named as Least Cloud Cover First (LCF), which was previously named Stack in BDC older versions. The input datacube was Landsat-8 - OLI - Cube Stack 16 days - v001, which was deprecated. The classification model was trained using 13442 sample points of the classes Agriculture 2668, Planted forest 823, Forest (Formação florestal) 3754, Pasture 6197. The spectral bands used were B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7, along with the vegetation indices EVI and NDVI; the clouded observation were identified using the Fmask algorithm and estimated using linear interpolation. The classification algorithm was Random Forest. The post-processing consisted on cropping the images to the biome's boundary. This product was funded by the Brazilian Development Bank (BNDES).
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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).