Redape – Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa
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LiDAR survey on 671 hectares in Tapajós, Belterra, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe LiDAR data Floresta Nacional do Tapajós (TAP_A03_2018_LiDAR) refers to the survey carried out in Tapajós National Forest, Pará state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Floresta Nacional do Tapajós (TAP_A03_2018_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado na Floresta Nacional do Tapajós, estado do Pará, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS (entregue pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 995 hectares in Feliz Natal and União do Sul, Mato Grosso, Brasil in 2018
No full textThe LiDAR data Feliz Natal (FN2_A01_2018_LiDAR) refers to the survey carried out in Feliz Natal municipality, Mato Grosso state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Feliz Natal (FN2_A01_2018_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Feliz Natal, Mato Grosso, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS;
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 499 hectares in Cantareira, Nazaré Paulista, São Paulo, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data Cantareira (CAN_A02_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in Nazaré Paulista municipality, São Paulo state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Cantareira (CAN_A02_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Nazaré Paulista, estado de São Paulo, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados classificados de nuvem de pontos formatados em LAS (entregues pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 500 hectares in Humaitá, Porto Acre, Acre, Brasil in 2018.
No full textThe LiDAR data Humaitá (HUM_A01_2018_LiDAR) refers to the survey carried out in Porto Acre municipality, Acre state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Humaitá (HUM_A01_2018_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Porto Acre, estado do Acre, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados classificados de nuvem de pontos formatados em LAS (entregues pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 995 hectares in Santarem II, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe LiDAR data Santarém II (ST2_A01_2018_LiDAR) refers to the survey carried out in Belterra, Santarem and Placas municipalities, Pará state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Santarém II (ST2_A01_2018_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado nos municípios de Belterra, Santarém e Placas, estado do Pará, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS (entregue pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Forest Inventory on 1.75 hectares in Santarem III, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe Forest Inventory data set Santarem III (SAN_A01b_2018_Inventory) refers to the inventory carried out in Belterra municipality, Pará state, Brazil to serve the purpose of calibration and validation to the LiDAR data obtained in the same area. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Santarém III (SAN_A01b_2018_Inventário) refere-se ao inventário realizado no município de Belterra, estado do Pará, Brasil, para servir de calibração e validação aos dados LiDAR obtidos na mesma área. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Forest Inventory on 5 hectares in Andiroba, Paragominas, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe Forest Inventory data set Fazenda Andiroba (AND_A01_2018_Inventory) refers to the inventory carried out in Paragominas municipality, Pará state to serve the purpose of calibration and validation to the LiDAR data obtained in the same area. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Fazenda Andiroba (AND_A01_2018_Inventory) refere-se ao inventário realizado no município de Paragominas, estado do Pará, para servir de calibração e validação aos dados LiDAR obtidos na mesma área. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Atributos físico-hídricos e estoque de carbono de solos de áreas sob irrigação em Itaí, SP
No full textOs dados aqui disponibilizados foram usados para avaliar e comparar atributos físico-hídricos de solos de duas microbacias hidrográficas (MBH) de primeira ordem cultivadas com plantio direto (PD), sob irrigação por pivô central, em Itaí/SP, para estimar a condição das áreas de cultura. Foram avaliados os solos de 15 pontos amostrais, distribuídos nos terços Superior, Médio e Inferior da vertente de cada uma das MBH, sendo as coletas realizadas em 5 pontos distanciados numa mesma cota, ao longo de cada terço da vertente.
O trabalho teve como objetivo apresentar e discutir comparativamente resultados de alguns parâmetros físicos, do teor de carbono e estoque deste último, em dois Latossolos Vermelhos Distróficos típicos. Os sistemas diferiam porque, entre 2012 e 2015, a sequência de culturas na MBH1 foi: trigo/algodão – feijão/soja – trigo/soja e na MBH2 a sequência foi composta por feijão/milho - feijão/milho - trigo/algodão. A qualidade do manejo foi avaliada pelo índice de qualidade participativo do plantio direto (IQP), proposto por Roloff, Lutz e Mello (2011). Na MBH2 o IQP foi de 6,9, levemente superior ao da MBH1 cujo IQP foi de 5,6, sendo que, nesta última, a ocorrência de erosão é bem mais evidente. Assim, considerou-se que o manejo adotado na MBH2 de melhor qualidade e o da MBH1 de qualidade relativamente inferior.
Os locais de coletas estão situados no município de Itaí, sudoeste do estado de São Paulo, Brasil. A microbacia hidrográfica 1 (MBH1) localiza-se em 23°33’41,94"S e 49°04'50,34"W, a uma altitude de 649 m com relevo ondulado e vertente convexa. A microbacia hidrográfica 2 (MBH2) localiza-se a 23°35'00,35" S e 48°56'21,35" W a uma altitude de 703 m. Nesta MBH, o relevo é suave a suave ondulado e vertente côncava. A MBH1 apresenta relevo ondulado e vertente convexa; em todo o perfil a textura do solo é muito argilosa (700 g kg-1). Já, na MBH2 a textura é argilosa (515 g kg-1) na camada superficial e muito argilosa (600 g kg-1) em subsuperfície. Em ambas MBH, ocorre um horizonte epieutrófico devido a fertilização e calagem.
O solo coletado foi enviado aos laboratórios da Embrapa Meio Ambiente para a avaliação das classes texturais, diâmetro médio ponderado (DMP), densidade aparente do solo (Ds), porosidade total, macroporosidade, argila dispersa em água (ADA) e carbono orgânico. As diferenças mais marcantes entre as duas áreas foram o teor de argila dispersa em água, a macroporosidade, assim como o estoque de carbono no solo.The data available here were used to evaluate and compare soil physical-hydric attributes of two first order watersheds (MBH) cultivated with no-tillage (NT) under central pivot irrigation, in Itaí/SP, to estimate the conditions of the soils, culture areas. The soils of 15 sampling points were evaluated, distributed in the Upper, Middle and Lower thirds of the MBH slope, being the collections carried out in 5 points distanced in the same quota, along each third of the slope.
The objective of that work was to present and comparatively discuss results of some physical parameters, carbon content and carbon stock, in two typical Dystrophic Red Latosols. The systems differed because, between 2012 and 2015, the sequence of crops in MBH1 was: wheat/cotton – bean/soybean – wheat/soybean and in MBH2 the sequence was composed of beans/corn - beans/corn - wheat/cotton. Management quality was evaluated using the no-tillage participatory quality index (IQP), proposed by Roloff, Lutz and Mello (2011). In MBH2, the IQP was 6.9, slightly higher than that of MBH1, whose IQP was 5.6, and in the latter, the occurrence of erosion is much more evident. Thus, it was considered that the management adopted in MBH2 is the best and that of MBH1 of relatively inferior quality.
The collection sites are located in the municipality of Itaí, southwest of the state of São Paulo, Brazil. Watershed 1 (MBH1) is located at 23°33'41.94" S and 49°04'50.34" W, at an altitude of 649 m with undulating relief and convex slope. Watershed 2 (MBH2) is located at 23°35'00.35" S and 48°56'21.35" W at an altitude of 703 m. In this MBH, the relief is smooth to smooth wavy and concave slope. MBH1 has an undulating relief and a convex slope; throughout the profile the soil texture is very clayey (700 g kg-1). In MBH2, the texture is clayey (515 g kg-1) in the surface layer and very clayey (600 g kg-1) in the subsurface. In both MBH, an epieutrophic horizon occurs due to fertilization and liming.
The collected soil was sent to the laboratories of Embrapa Meio Ambiente for evaluation of particle-size distribution, mean weight diameter, soil bulk density, total porosity, pore size distribution, soil water dispersed clay and organic carbon. The most striking differences between the two areas were the clay content of dispersion in water, the macroporosity, as well as the carbon stock in the soil
Forest Inventory on 10 hectares in Paragominas, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe Forest Inventory data set Paragominas – Fazenda Nova Neonita (PAR_A01_2018_Inventory) refers to the inventory carried out in Paragominas municipality, Pará state to serve the purpose of calibration and validation to the LiDAR data obtained in the same area. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Paragominas – Fazenda Nova Neonita (PAR_A01_2018_Inventário) refere-se ao inventário realizado no município de Paragominas, estado do Pará, para servir de calibração e validação aos dados LiDAR obtidos na mesma área. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Forest Inventory on 22 hectares in Cauaxi, Paragomina, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe Forest Inventory data set Fazenda Cauaxi (CAU_A01_2018_Inventory_plots50x50m) refers to the inventory carried out in Paragominas municipality, Pará state, Brazil to serve the purpose of calibration and validation to the LiDAR data obtained in the same area. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Fazenda Cauaxi (CAU_A01_2018_Inventory_plots50x50m) refere-se ao inventário realizado no município de Paragominas, estado do Pará, Brasil, para servir de calibração e validação aos dados LiDAR obtidos na mesma área. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.