Forest and Agriculture

Gorgeous aerial view showcasing urban and rural landscapes with fields and clouds.

O Google Earth Não É Suficiente: O Que as Grandes Empresas Usam Realmente Para Monitorar Florestas e Terras

Centro de Conhecimento • ⏱️ 5 min de leitura • Guia Educacional Se gere propriedades rurais, projectos florestais ou iniciativas ambientais e a sua equipa ainda usa o Google Earth para tomar decisões, a sua empresa pode estar a trabalhar com dados desactualizados e a perder dinheiro sem saber. Redação GEOFLORESTA Centro de Conhecimento em

O Google Earth Não É Suficiente: O Que as Grandes Empresas Usam Realmente Para Monitorar Florestas e Terras Read More »

A satellite orbits Earth, showcasing a stunning blue ocean and continents from space.

Earth Observation Satellites: The Complete Guide to Agriculture and Forest Management

Centro de Conhecimento • ⏱️ 6 min de leitura • Guia Educacional Compreenda como funcionam os satélites de observação, a diferença entre sensores ópticos e de radar, e de que forma o sensoriamento remoto revoluciona o monitoramento agrícola e florestal. Redação GEOFLORESTA Centro de Conhecimento em Geotecnologias 💡 O que você vai aprender neste guia

Satélites de Observação da Terra: O Guia Completo para Agricultura e Gestão Florestal Read More »

image 26 07 2026, 23 05 15

Estimativa de Biomassa Florestal na Reserva Especial do Niassa: Uma Revisão

A Reserva Especial do Niassa (REN) abriga o maior bloco contínuo do ecossistema de Miombo em Moçambique, desempenhando um papel crucial na conservação da biodiversidade e na estocagem de carbono na África Austral. A degradação florestal provocada pela extração seletiva de madeira, queimadas não controladas e agricultura itinerante exige ferramentas de monitoramento remoto com alta sensibilidade tridimensional. Esta revisão bibliográfica analisa o estado da arte na integração de dados multissensoriais, combinando imagens ópticas do satélite Sentinel-2 (MSI), dados LiDAR do sensor orbital GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) e o algoritmo de aprendizagem automática Random Forest (RF) implementado no Google Earth Engine (GEE). A literatura científica demonstra que o acoplamento de métricas de altura LiDAR (RH50, RH75, RH90, RH100) com índices espectrais sensíveis à umidade e estrutura (NDVI, EVI, NBR) supera a atenuação por saturação radiométrica óptica típica do Miombo denso, atingindo elevada precisão preditiva (R² = 0,86; RMSE = 14,8 t/ha). Essa abordagem integrativa consolida-se como um pilar essencial para subsidiar estratégias de REDD+, a gestão sustentável do ecossistema e o monitoramento sistemático de estoques de carbono na Reserva Especial do Niassa.

Estimativa de Biomassa Florestal na Reserva Especial do Niassa: Uma Revisão Read More »