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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 515181 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 515181

Título del libro: 2018 Fifth International Workshop On Earth Observation And Remote Sensing Applications (eorsa)
Título del capítulo: Forest degradation with remote sensing: How spatial resolution plays a role

Autores UNAM:
YAN GAO;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Biodiversity; Deforestation; Gas emissions; Greenhouse gases; Observatories; Radiometers; Reforestation; Forest degradation; LANDSAT; MODIS; regeneration; Sentinel-2; Remote sensing

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Resumen:

Forest degradation affects biodiversity and human society and contributes to greenhouse gas emissions. However, since there is no consensus about the definition of forest degradation, it is difficult to operate its characterization, evaluation and monitoring. Unlike deforestation, forest degradation does not imply a change in land cover and it happens in fine scales and is difficult to detect by means of remote sensors. Images from MODIS, Landsat, Sentinel-2, and UAVs form the main source of data for the national forest cover monitoring. The assumption here is that satellite images of different spatial and temporal resolutions as input may affect the measurement of forest degradation. The main objective is to study the influence of the spatial and temporal resolution of remote sensing images on forest degradation patterns detected. Data of multi-temporal MODIS, Landsat-8, and Sentinel-2 for an area of Michoacán, Mexico were collected. Forests were classified into primary and secondary status based on the existing land cover maps and visual interpretation of the images. The obtained land cover maps with forests at different stage of degradation were compared to derive information of forest degradation and regeneration. © 2018 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781538666425
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/EORSA.2018.8598620