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Variação na composição da comunidade herbácea em áreas ripárias da Amazônia central
Full text linkIn spite of general agreement on the influence of environmental
heterogeneity on species distribution, in Central Amazonia habitat is often
delimited as rough classes, such as plateau, slope and floodplain. However,
important differences in species composition may occur within seemingly
“homogeneous” environments. We investigated the structure of the ground herb
community occurring on floodplains in a “terra-firme” forest in Central Amazonia.
Fifty 200m2 plots were distributed throughout the floodplains of Ducke Reserve
(100 Km2), Manaus, Brazil. Twenty plots were sampled to detect variation in
species composition from the stream margin to the edge of the slopes. Thirty plots
were sampled to detect the variation from stream headwaters to larger streams.
Linear regression analysis was used to determine the effects of environmental
variables on species composition, which was summarized by Multidimensional
Scaling. Laterally, herb species composition changes along the environmental
gradient from the stream margin to the edge of the slopes. This indicates that,
within one frequently-adopted broad environmental category, herb species can
show niche segregation. The composition of herbs in riparian areas along
watercourses was spatially auto correlated and differed between watersheds. The
high species turnover indicates high Z diversity and suggests that dispersal
limitation is playing an important role on shaping herb species distribution. The
strong effects of environmental heterogeneity and dispersal patterns need to be
taken into account in planning conservation units for riparian vegetation in central
Amazonian "terra-firme" forests.Apesar do reconhecimento geral da influência da heterogeneidade ambiental sobre
a distribuição de espécies, o ambiente é tratado como classes grosseiramente
delimitadas, tais como platô, vertente e baixio na Amazônia Central. Entretanto, dentro
desses habitats supostamente homogêneos, podem ocorrer especializações que foram
pouco estudas até agora. Para detectar a variação da vegetação herbácea ripária em
baixios de florestas de terra firme na Amazônia Central, foram instaladas 50 parcelas de
200m2 na Reserva Florestal Adolpho Ducke (100 Km2), Manaus, AM. Destas, 20 parcelas
foram instaladas para detectar a variação da composição de espécies das margens dos
igarapés às beiras das vertentes (variação lateral), enquanto 30 parcelas foram instaladas
para detectar a variação ao longo dos cursos de água (variação longitudinal). Análises
Multivariadas foram utilizadas para resumir a composição de espécies, e análise de
regressão múltipla para determinar se, lateralmente, distância da margem do igarapé,
abertura do dossel e nível do lençol freático influenciam na composição de espécies.
Longitudinalmente, foi testado o efeito de bacias e sub-bacias de drenagem, distância da
nascente, inclinação e largura do baixio. Os resultados mostraram que, lateralmente, a composição de espécies de ervas
se diferenciou ao longo do gradiente ambiental que vai das margens dos igarapés às
beiras de vertentes. Isso indica que, dentro de uma das classes abrangentes de habitat
geralmente adotadas, há oportunidade de segregação de nichos, pelo menos para plantas
herbáceas. Longitudinalmente, a composição de espécies de ervas nos baixios esteve
autocorrelacionada espacialmente. Essa tendência de substituição de espécies com a
distância indica altos níveis de diversidade Z de ervas nos baixios e sugere a atuação de
processos de limitação de dispersão. Além disso, a composição de espécies diferiu entre
as bacias e sub-bacias de drenagem da Reserva Ducke. Os resultados deste trabalho
evidenciam a importância tanto da heterogeneidade ambiental quanto dos padrões de
dispersão na distribuição de espécies de ervas terrestres em áreas ripárias na Reserva
Ducke. Esses mecanismos podem estar determinando a distribuição de espécies
herbáceas em outros baixios de terra firme da Amazônia Central e devem ser
considerados no planejamento da conservação da vegetação ripária nessa região
Integrating biodiversity and ecosystem information to support conservation policies : the Biota Functional Gradient project as a case study
No full textOrientadores: Carlos Alfredo Joly, Leila da Costa FerreiraTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciências HumanasResumo: No Brasil, há numerosas instituições e cientistas que produzem conhecimento sobre nossos ecossistemas e muito já se sabe sobre nossa diversidade biológica. Novas descobertas e orientações para a tomada de decisão baseadas em conhecimento científico podem ser feitas pelo uso da informação que já existe, mas que em grande parte está dispersa, mal documentada e inacessível aos interessados. Uma integração é, portanto, necessária e pode ocorrer tanto por meio da consolidação de dados de estudos semelhantes, de forma a expandir escalas temporais e espaciais de análise, como pela associação de conhecimentos gerados por estudos com diferentes abordagens. Novas tecnologias computacionais que permitem lidar com informações de procedência diversa e características heterogêneas podem contribuir para representar o estado atual do conhecimento do sistema terrestre e para comunicar esse conhecimento entre os diversos atores interessados. Nessa direção, os objetivos deste estudo foram analisar o sistema de informação desenvolvido para o Projeto Temático Biota Gradiente Funcional, como estudo de caso para a integração de dados ecológicos e de biodiversidade, e também discutir as aplicações e limitações desse sistema para a conservação e gestão ambiental. Para isso, proponho um arcabouço para investigar uma infraestrutura de informação sobre biodiversidade e discuto o potencial dessa infraestrutura como objeto-ponte entre ciência e processos de tomada de decisão em conservação e gestão ambiental; analiso também as características de dados ecológicos, boas práticas para documentá-los e algumas ferramentas existentes para gerenciá-los, de forma a promover a integração do conhecimento ecológico, descrevo as etapas de desenvolvimento do sistema de informação para o Projeto Temático Biota e o analiso pelas lentes do arcabouço de investigação proposto. O sistema foi eficiente para gerenciar os dados e metadados do Projeto fornecidos pelos pesquisadores. Foi possível recuperar a informação por consultas integradas tanto ao catálogo de metadados, pelo uso de palavras-chave, quanto à base de dados, pela seleção de variáveis e de parâmetros temporais e espaciais. A possibilidade de consultar qualquer variável de interesse, independentemente da associação com uma entidade taxonômica, configura um sistema de informação sobre biodiversidade original e inovador. No sistema estudado, a base de dados é verdadeiramente genérica: a única restrição é a exigência da informação espacial. Os resultados permitiram concluir que avanços em ferramentas computacionais para gerenciar dados de biodiversidade e ecossistemas permitem análises que potencializam o valor de dados coletados em pesquisas individuais. Para perpetuar iniciativas de desenvolvimento tecnológico, como a do sistema aqui investigado, é necessário empreender mais esforços, no sentido de se promoverem os arranjos institucionais, legislativos e administrativos que atuam como alicerces da infraestrutura da informação e conferem sustentabilidade dos sistemas a médio e longo prazo. Além disso, é preciso capacitar recursos humanos no uso e desenvolvimento desses recursos tecnológicos e promover a sensibilização dos atores envolvidos, a fim de tornar o compartilhamento e a curadoria de dados uma prática amplamente realizadaAbstract: There are numerous scientists and institutions that produce knowledge about Brazilian ecosystems, and a lot is already known about the biological diversity therein. New findings and guidelines for decision making based on scientific knowledge can be made by using information that already exists, but is largely dispersed, poorly documented and inaccessible to users. It is therefore necessary to integrate biodiversity information, which may occur by consolidating data from similar studies in order to expand temporal and spatial analysis scales, or by associating knowledge generated by studies with different approaches. New computer technologies are continuously developed by information scientists, providing opportunities for the Biodiversity Informatics field to improve its capacity of making sense of the growing amount of heterogeneous data of diverse provenance, thus contributing to represent the current state of knowledge on the Earth's Systems and to communicate this knowledge among the various stakeholders. This study aimed at analyzing the information system developed for the Thematic Project Biota Functional Gradient as a case study on biodiversity and ecological data integration, and at discussing the applications and limitations of this system for conservation and environmental management. To this end, I propose a framework for investigating biodiversity information infrastructures and discuss their potential as boundary objects between science and decision making in conservation and environmental management; analyze the characteristics of ecological data, the best practices to document them and some existing tools to manage them in order to promote the integration of ecological knowledge; describe the stages of development of the information system for the Thematic Project Biota and discuss it through the lens of the proposed analytical framework. The information system was efficient to manage data and metadata provided by researchers. Information retrieval was possible by querying the metadata catalog based on keywords, and by querying the database system based on the selection of variables and parameters of space and time. The ability to query any variable of interest, regardless of association with a taxonomic entity, set up an original and innovative information system on biodiversity. In the studied system, the database is truly generic: the only restriction is the mandatory requirement for spatial information. The results showed that advances on computational tools for managing biodiversity and ecosystem data enable analyses that maximize the value of data collected in individual surveys. To perpetuate technological development initiatives such as the system investigated here, it is necessary to undertake further efforts in order to promote institutional arrangements, legislation and administration that act as foundations for information infrastructures and provide sustainability over time. Furthermore, it is necessary to train human resources in the use and development of technological tools, and to promote awareness and a collaborative culture between the actors involved in order to make data sharing and curation widely adopted practicesDoutoradoAspectos Biológicos de Sustentabilidade e ConservaçãoDoutor em Ambiente e Sociedad
LiDAR survey on 221.94 hectares in Saracá-Taquera, Oriximiná, Pará, Brasil in 2014.
No full textThe LiDAR data "Floresta Nacional de Saracá-Taquera (FST_A06_2014_LiDAR)" refers to the survey carried out at Saracá-Taquera National Forest, Pará state, Brazil, as part of the Brazilian Forest Service monitoring program. The partnership between the Brazilian Forest Service and the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) has made available high accuracy LiDAR data for the development of new methodologies and to expand the knowledge about forest management in concession areas.
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 do LiDAR "Floresta Nacional de Saracá-Taquera (FST_A06_2014_LiDAR)" referem-se ao levantamento realizado na Floresta Nacional de Saracá-Taquera, estado do Pará, Brasil, como parte do programa de monitoramento do Serviço Florestal Brasileiro. A parceria entre o Serviço Florestal Brasileiro e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tem disponibilizado dados LiDAR de alta precisão para o desenvolvimento de novas metodologias e ampliação do conhecimento sobre manejo florestal em áreas de concessão.
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 224.99 hectares in Jamari, Rondônia, Brasil in 2015
No full textThe LiDAR data Floresta Nacional do Jamari (JAM_A06_2015_LiDAR) refers to the survey carried out in Jamari National Forest, Rondônia state, Brazil, as part of the Brazilian Forest Service monitoring program. The partnership between the Brazilian Forest Service and the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) has made available high accuracy LiDAR data for the development of new methodologies and to expand the knowledge about forest management in concession areas.
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 Floresta Nacional do Jamari (JAM_A06_2015_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado na Floresta Nacional do Jamari, estado de Rondônia, Brasil, como parte do programa de monitoramento do Serviço Florestal Brasileiro. A parceria entre o Serviço Florestal Brasileiro e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tem disponibilizado dados LiDAR de alta precisão para o desenvolvimento de novas metodologias e ampliação do conhecimento sobre manejo florestal em áreas de concessão.
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 995 hectares in Feliz Natal II, Mato Grosso, Brasil in 2013.
No full textThe LiDAR data Feliz Natal (FN1_A01_2013_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 – 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 Feliz Natal (FN1_A01_2013_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 131 hectares in Barcelos I, Amazonas, Brasil in 2014.
No full textThe LiDAR data Barcelos municipality I (BA3_A01_2014_LiDAR) refers to the survey carried out in Barcelos 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 município de Barcelos I (BA3_A01_2014_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Barcelos, 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 1007.83 hectares in Nova Ubiratã I, Mato Grosso, Brasil in 2014.
No full textThe LiDAR data Nova Ubiratã municipality (FNB_A01_2014_LiDAR) refers to the survey carried out in Nova Ubiratã 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 Nova Ubiratã (FNB_A01_2014_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado no município de Nova Ubiratã, 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 1173 hectares in Jamari, Rondônia, Brasil in 2013.
No full textThe LiDAR data Floresta Nacional do Jamari (JAM_A03_2013_LiDAR) refers to the survey carried out in Jamari National Forest, Rondonia 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 Floresta Nacional do Jamari (JAM_A03_2013_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado na Floresta Nacional do Jamari, estado de Rondônia, 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 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.
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.
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