Redape – Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa
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LiDAR survey on 150.7 hectares in Feliz Natal IV, Mato Grosso, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data Feliz Natal municipality - IV (FND_A02_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in the 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 – compressed LAS files: LAZ format (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 do município de Feliz Natal - IV (FND_A02_2017_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 classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (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 998 hectares in Serra do Mar, Ubatuba and São Luís do Paraitinga, São Paulo, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data Parque Estadual da Serra do Mar (SDM_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in Serra do Mar State Park, 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 – compressed LAS files: LAZ format (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 Parque Estadual da Serra do Mar (SDM_A01_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no Parque Estadual da Serra do Mar, 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 de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (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.
Contribuição dos herbários para conhecimento da flora nativa: microrregião de Tomé-Açu, PA.
No full textO conjunto de dados refere-se a uma lista de espécies nativas locais da microrregião de Tomé-Açu, que engloba cinco municípios do estado do Pará: Acará, Concórdia do Pará, Moju, Tailândia e Tomé-Açu. O levantamento foi realizado com base nos registros de espécimes do Herbário IAN da Embrapa Amazônia Oriental e do Herbário MG do Museu Paraense Emílio Goeldi. A lista apresenta 1.134 registros, que correspondem a 1.065 espécies, 30 subespécies e 39 variedades nativas, de diferentes formas de vida, que poderão servir de base para projetos de restauração de florestas na microrregião. O Brasil dispõe de uma rica flora, a qual engloba espécies nativas de ampla distribuição que ocorrem em diferentes ambientes. Cada ecossistema a ser restaurado tem suas particularidades, sendo importante conhecer as espécies nativas que compunham o ecossistema original. A lista é um incentivo para o resgate da flora local e para o desenvolvimento de estudos científicos sobre espécies nativas ainda pouco conhecidas. Os dados são apresentados em tabelas contendo as seguintes informações sobre as espécies: família, nome científico, hábito, origem, domínios fitogeográficos, ambientes de ocorrência e grau de ameaça à extinção
LiDAR survey on 109.5 hectares in Feliz Natal III, Mato Grosso, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data Feliz Natal municipality - III (FNC_A04_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in the 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 – compressed LAS files: LAZ format (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 do município de Feliz Natal - III (FNC_A04_2017_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 classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (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 245.7 hectares in Manaus, Amazonas, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data ZF2 - Manaus (ZF2_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in the Manaus municipality, Amazonas 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 – compressed LAS files: LAZ format (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 ZF2 - Manaus (ZF2_A01_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Manaus, estado do Amazonas, 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 pelo 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 classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (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 739 hectares in Feliz Natal IV, Mato Grosso, Brasil in 2017.
No full textThe LiDAR data Feliz Natal municipality - IV (FND_A03_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in the 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 – compressed LAS files: LAZ format (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 do município de Feliz Natal - IV (FND_A03_2017_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 classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (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 1248 hectares in Adolpho Ducke Forest Reserve, Amazonas, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data Reserva Florestal Adolpho Ducke (DUC_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in Adolpho Ducke Forest Reserve, Amazonas 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 Reserva Florestal Adolpho Ducke (DUC_A01_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado na Reserva Florestal Adolpho Ducke, estado do Amazonas, 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 1214 hectares in Cauaxi, Paragomina, Pará, Brasil in 2017.
No full textThe LiDAR data Fazenda Cauaxi (CAU_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in Paragominas municipality, 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 Fazenda Cauaxi (CAU_A01_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Paragominas, 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 3000 hectares in Paragominas II, Pará, Brasil in 2017.
No full textThe LiDAR data Paragominas (PRG_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in Paragominas municipality, 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 Enterprise for Agricultural Research (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 Paragominas (PRG_A01_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Paragominas, 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 Agrícola (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 510 hectares in Jaraguá do Sul and Massaranduba , Santa Catarina, Brasil in 2017
No full textThe LiDAR data Projeto Massaranduba (MMA_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in the Jaraguá do Sul and Massaranduba munipalities, Santa Catarina 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 theBrazilian 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 – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;Os dados do LiDAR Projeto Massaranduba (MMA_A01_2017_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado nos municípios de Jaraguá do Sul e Massaranduba, estado de Santa Catarina, 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 pelo Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tem possibilitado o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão visando o desenvolvimento de novos métodos e geração de conhecimento na área.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos