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CRIS Current Research Information System
Highlights
•
Normalized Difference Moisture Index is a good predictor of vegetation integrity.
•
Spectral traits from Sentinel and Landsat satellite images are good predictors of vegetation traits in Atlantic Forest.
•
For small areas in Cerrado, spectral traits need to be derived preferentially from Sentinel satellite images.
•
The spectral traits power prediction is associated with habitat types, being lower in savanna and open savanna areas.
Silveira Dos Santos, J., Rocha-Santos, L., Dodonov, P., Collevatti, R.G., Soares Ney, V.H., Conciani, D., et al. (2026). Remote sensing data facilitate large-scale monitoring of natural vegetation integrity in Brazilian biomes. REMOTE SENSING APPLICATIONS, 41(101821), 1-13 [10.1016/j.rsase.2025.101821].
Remote sensing data facilitate large-scale monitoring of natural vegetation integrity in Brazilian biomes
Highlights
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Normalized Difference Moisture Index is a good predictor of vegetation integrity.
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Spectral traits from Sentinel and Landsat satellite images are good predictors of vegetation traits in Atlantic Forest.
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For small areas in Cerrado, spectral traits need to be derived preferentially from Sentinel satellite images.
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The spectral traits power prediction is associated with habitat types, being lower in savanna and open savanna areas.
Silveira Dos Santos, J., Rocha-Santos, L., Dodonov, P., Collevatti, R.G., Soares Ney, V.H., Conciani, D., et al. (2026). Remote sensing data facilitate large-scale monitoring of natural vegetation integrity in Brazilian biomes. REMOTE SENSING APPLICATIONS, 41(101821), 1-13 [10.1016/j.rsase.2025.101821].
Silveira Dos Santos, Juliana; Rocha-Santos, Larissa; Dodonov, Pavel; Collevatti, Rosane Garcia; Soares Ney, Victor Hugo; Conciani, Dhemerson; Lutz, Be...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1032870
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
