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Marcos Adami   Dr.  Research or Laboratory Scientist 
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Marcos Adami published an article in July 2018.
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Yosio Edemir Shimabukuro

77 shared publications

Remote Sensing Division, National Institute for Space Research, Av. dos Astronautas, 1758, São José dos Campos, SP 12227-010, Brazil

Liana O. Anderson

59 shared publications

National Center for Monitoring and Early Warning of Natural Disasters—CEMADEN, São José dos Campos 12247-016 SP, Brazil

Carlos Roberto Padovani

40 shared publications

Department of Biostatistics, Biosciences Institute, Sao Paulo State University, UNESP, Botucatu, Brazil

Rogério T. De Faria

13 shared publications

Instituto Agronômico do Paraná, Londrina

Bernardo F. T. Rudorff

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Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

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(2004 - 2018)
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Article 2 Reads 0 Citations Seasonality of vegetation types of South America depicted by moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) time ... Marcos Adami, Sergio Bernardes, Egidio Arai, Ramon M. Freita... Published: 01 July 2018
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, doi: 10.1016/j.jag.2018.02.010
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Article 0 Reads 0 Citations USO E OCUPAÇÃO DO SOLO NO MUNICÍPIO DE MARAPANIM/PA, COM BASE NOS DADOS DO PROJETO TERRACLASS PARA OS ANOS DE 2008 E 201... Raynon Alves, Wanderson Gonçalves, Janaina Gonçalves, Gabrie... Published: 09 February 2018
HOLOS, doi: 10.15628/holos.2018.2819
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ABS Show/hide abstract
As atividades humanas sobre a terra causam modificação na paisagem no transcorrer do tempo e o sensoriamento remoto gera dados que permitem analisar tais mudanças. Neste sentido, o presente estudo objetivou analisar o uso e ocupação do solo no município de Marapanim, localizado no nordeste do Pará, utilizando como base os dados do TerraClass referentes as classes temáticas mapeadas e monitoradas nos anos de 2008 e 2010. Para tanto, utilizou-se o banco de dados do Projeto TerraClass e os limites municipais estabelecidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, que com o uso do aplicativo SPRING, versão 5.2.4, pode se elaborar um mapa temático da cidade com relação às áreas alteradas e não alteradas e também realizou-se a tabulação cruzada dos dados. Pode-se verificar que a região da água doce do município de Marapanim apresentou maiores alterações, principalmente nas classes mosaicos de ocupações e vegetação secundária. Estas alterações podem decorrer da forte presença de agricultores itinerantes no local, e cujo sistema de produção se caracteriza por um modelo meramente extrativista baseado em atividades e técnicas agrícolas rudimentares e incoerentes à conservação do solo, as demais classes estudadas não sofreram alterações significativas. O grande número de áreas não observadas pode ter influenciado nos resultados, portanto faz-se necessário um estudo de campo com as comunidades do município.
Article 0 Reads 3 Citations MODIS Time Series to Detect Anthropogenic Interventions and Degradation Processes in Tropical Pasture Daniel Aguiar, Marcio Mello, Sandra Nogueira, Fabio Gonçalve... Published: 14 January 2017
Remote Sensing, doi: 10.3390/rs9010073
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Article 4 Reads 0 Citations Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5 Laura Camila De Godoy Goergen, Ricardo De Vargas Kilca, Igor... Published: 01 January 2016
Pesquisa Agropecuária Brasileira, doi: 10.1590/s0100-204x2016000100007
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Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.
Article 0 Reads 3 Citations Greenhouse gas balance from cultivation and direct land use change of recently established sugarcane ( Saccharum officin... Ricardo De Oliveira Bordonal, Rattan Lal, Daniel Alves Aguia... Published: 01 December 2015
Renewable and Sustainable Energy Reviews, doi: 10.1016/j.rser.2015.07.137
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Article 0 Reads 11 Citations Disentangling the contribution of multiple land covers to fire-mediated carbon emissions in Amazonia during the 2010 dro... Liana Oighenstein Anderson, Luiz E. O. C. Aragão, Manuel Glo... Published: 01 October 2015
Global Biogeochemical Cycles, doi: 10.1002/2014gb005008
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