Modelling forest eco-system services with multi-sensoral data

Ambiência

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ISSN: 2175-9405
Editor Chefe: Luiz Gilberto Bertotti
Início Publicação: 31/05/2005
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Agronomia, Área de Estudo: Biologia geral, Área de Estudo: Recursos Florestais e Engenharia Florestal, Área de Estudo: Ciências Biológicas, Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Geociências, Área de Estudo: Ciências Humanas, Área de Estudo: Geografia, Área de Estudo: Ciências Sociais Aplicadas, Área de Estudo: Planejamento urbano e regional

Modelling forest eco-system services with multi-sensoral data

Ano: 2012 | Volume: 8 | Número: Especial
Autores: Barbara Koch
Autor Correspondente: Barbara Koch | [email protected]

Palavras-chave: remote sensing; florest; model.

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este artigo apresenta o potencial dos dados de sensoriamento remoto na modelagem de diferentes funções do ecossitema florestal. No futuro a estimativa das funções do ecossistema florestal se tornará cada vez mais importante para o manejo das florestas. Dependendo do objetivo do manejo alternativas para distintas decisões são possíveis. Com o apoio do sensoriamento remoto uma base de informação pode ser fornecida como entrada para um sistema de suporte de decisão no qual diferentes cenários podem ser testados antés das operações ocorrerem.O potencial de modelagem é alto usando diferentes dados de sensoriamento remoto. As vantagens e desvantagens são discutidas e exemplos apresentados que demostram diferentes aplicações.



Resumo Inglês:

This paper presents the potential of remote sensing data for modeling different forest eco-system services. In future the estimation of forest ecosystem services will become more and more important for the management of forests. Dependent on the management objectives alternatives for different decisions are possible. With the support of remote sensing an information basis can be provided as input for a decision support system in which different scenario can be tested before the operations taking place. The potential to model is high using different remote sensing data. The advantages and short comings are discussed and examples are presented which demonstrate different applications.