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This is a land cover classification map of Brazilian Cerrado, from August 2017 to August 2018. This classification was made on top of Landsat-8 monthly 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 67359 sample points spread across the whole Cerrado biome (Annual Crop: 9390, Dune Beach: 35, Forest: 5439, Pasture: 19697, Savanna: 30014, Semi-Perennial Crop: 1161, Silviculture: 1268, Water: 355). The spectral band used were B1, B2, B3, B4, B5, B6, and B7 along with the vegetation indices EVI and NDVI; the clouded observation were identified using the Fmask4 algorithm and estimated using linear interpolation. The classification algorithm was Multi-Layer Perceptron (Deep Learning). 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 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.
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Satellite precipitation estimates combined with surface observations over South America. Satellite estimates for the first few hours are provided by the GPM-Early product. This dataset is provided in GRIB2 data format (https://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/docs/grib2/grib2_doc/).
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Área desmatada composta por agregado até 2007 e discretizadas em uma séria histórica anual à partir de 2008. O mapeamento utiliza imagens do satélite Landsat ou similares, para registrar e quantificar as áreas desmatadas maiores ou iguais a 6.25 hectares. O PRODES considera como desmatamento a supressão da vegetação nativa, independentemente da futura utilização destas áreas. O arquivo matricial inclui os dados das classes de hidrografia, não floresta e não floresta 2(revisão do não floresta), resíduo(à partir de 2010), nuvem para o último período de levantamento e floresta remanescente composta por todos os demais pixels que ficaram sem valor na classificação anteriormente mencionada. Acompanha o arquivo matricial, um arquivo em formato texto com o sumário de área para cada valor de pixel existente na matriz, e um terceiro arquivo com a legenda para as classes(uma para cada valor de pixel) compatível com o software QGIS.
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Mosaico temporal no recorte do Bioma Amazônia à partir de 2000 discretizado em uma série histórica anual com início em 2000 e atualizada todo ano, após a liberação dos dados de desmatamento do PRODES. Os mosaicos utilizam imagens do satélite Landsat ou similares para minimizar o problema de cobertura de nuvens, registrar e quantificar as áreas desmatadas acima de 6,25 hectares. O PRODES considera como desmatamento a supressão da vegetação nativa, independentemente da futura utilização destas áreas.
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Canal 1,6 μm do sensor ABI/GOES16, geralmente utilizado para identificar regiões de gelo ou neve, além de focos de incêndio no período noturno. 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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Tipologias de vegetação não enquadradas na classe de Floresta adotada no mapeamento, que por consequencia não são objetos de análise e mapeamento pelo projeto. 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 para rastreabilidade da feição na origem/produção do dado 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 ("NAO_FLORESTA"). class_name - texto - nome da classe específica atribuída à feição ("NAO_FLORESTA" e "NAO_FLORESTA2"). 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. 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, tema principal do PRODES. Para os demais temas o preenchimento ocorre apenas quando aplicável.
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Atenção: trata-se de dado experimental em fase de testes e ajustes e portanto pode ser alterado em parte ou todo. Avisos de alterações na cobertura vegetal à partir de Agosto de 2023. O mapeamento utiliza imagens do satélite Amazonia1, CBERS4 ou similares, para registrar e quantificar as áreas de avisos produzidas no projeto DETER em áreas de Não Floresta. CLASSES DE SUPRESSÃO > Supressão com solo exposto: é a remoção total da cobertura florestal, independentemente do uso destinado para a área. > Supressão com vegetação: são áreas em que há evidência de supressão, mas a área se encontra com sinais de uma cobertura vegetal. São casos em que há um lapso de tempo entre a ocorrência do corte e a sua detecção, ocasionado pela cobertura de nuvens entre um evento e outro, ou o resultado final da degradação recursiva. > Mineração: desmatamento causado por atividade de extração mineral. Predomina nesta classe atividades de garimpo artesanal. CLASSE DE DEGRADAÇÃO > Cicatriz de queimada: é caracterizada pela presença de áreas atingidas por fogo, podendo ou não haver vegetação. Nome das colunas e significado. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- fid: código de identificação seguido de digito verificador que indica: ("_curr" tabela corrente e "_hist" tabela de histórico) class_name: Nome das classes atribuídas aos avisos; area_km: Área do aviso em quilômetros quadrados km²; view_date: Data das imagens usadas na identificação do aviso; create_date: Data da criação do aviso no banco de dados do projeto; audit_date: Data da auditoria realizada no aviso; sensor: Nome do sensor embarcado no satélite, usado na obtenção da imagem; satellite: Nome do satélite que obteve a imagem; path_row: Path e Row (orbita ponto) das imagens usadas na identificação do aviso; uuid: Identificação única para o aviso; Nota sobre o SHAPEFILE: Ao exportar para shapefile os nomes das colunas sempre são reduzidos para dez (10) caracteres. Exemplo: a coluna "create_date" será renomeada para "create_dat".
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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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Atenção: trata-se de dado experimental em fase de testes e ajustes e portanto pode ser alterado em parte ou todo. Avisos de alterações na cobertura vegetal à partir de Agosto de 2023. O mapeamento utiliza imagens do satélite Amazonia1, CBERS4 ou similares, para registrar e quantificar as áreas de avisos produzidas no projeto DETER no bioma Pantanal CLASSES DE SUPRESSÃO > Supressão com solo exposto: é a remoção total da cobertura florestal, independentemente do uso destinado para a área. > Supressão com vegetação: são áreas em que há evidência de supressão, mas a área se encontra com sinais de uma cobertura vegetal. São casos em que há um lapso de tempo entre a ocorrência do corte e a sua detecção, ocasionado pela cobertura de nuvens entre um evento e outro, ou o resultado final da degradação recursiva. > Mineração: desmatamento causado por atividade de extração mineral. Predomina nesta classe atividades de garimpo artesanal. CLASSE DE DEGRADAÇÃO > Cicatriz de queimada: é caracterizada pela presença de áreas atingidas por fogo, podendo ou não haver vegetação. Nome das colunas e significado. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- fid: código de identificação seguido de digito verificador que indica: ("_curr" tabela corrente e "_hist" tabela de histórico) class_name: Nome das classes atribuídas aos avisos; area_km: Área do aviso em quilômetros quadrados km²; view_date: Data das imagens usadas na identificação do aviso; create_date: Data da criação do aviso no banco de dados do projeto; audit_date: Data da auditoria realizada no aviso; sensor: Nome do sensor embarcado no satélite, usado na obtenção da imagem; satellite: Nome do satélite que obteve a imagem; path_row: Path e Row (orbita ponto) das imagens usadas na identificação do aviso; uuid: Identificação única para o aviso; Nota sobre o SHAPEFILE: Ao exportar para shapefile os nomes das colunas sempre são reduzidos para dez (10) caracteres. Exemplo: a coluna "create_date" será renomeada para "create_dat".