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SCAPEFIRE

SCAPEFIRE - A sustainable landSCAPE planning model for rural FIREs prevention

Estado do projeto
Em curso
Financiamento
Fundação para a Ciência e Tecnologia
Prazo de execução
abril 2019 - dezembro 2022
Participantes

Instituto Superior de Agronomia (ISA) (coordenação), Direção-Geral doTerritório (DGT), Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (FCTUNL/UNL), Faculdade de Letras da Universidade de Lisboa (FL/ULisboa), Federação Portuguesa das Associação de Desenvolvimento Local (MINHA TERRA), Fundación de Ecología del Fuego y Gestión de Incendios Pau Costa Alcubierre (FPC), Instituto Superior Técnico (IST/ULisboa), Município de Leiria, Município de Pampilhosa da Serra, Universidade de Évora (UE), Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (UTAD)

Equipa

Mário Caetano, Ana Luísa Gomes, Rita Nicolau, Hugo Costa, Pedro Benevides.

Objetivo

Propor um modelo de ordenamento do espaço rural que contribua para a prevenção dos incêndios rurais, atendendo à sustentabilidade ecológica, económica e social da paisagem.

Resultados esperados
  • Para cada caso de estudo, elaborar uma proposta de ordenamento do espaço rural articulando a conservação da natureza (água, solo e biodiversidade), a agricultura familiar e comercial, a silvicultura, a pastorícia, o turismo rural e de natureza e outras actividades que contribuam para a fixação de população no espaço rural.
  • Propostas alternativas que contribuam para a transição da situação actual para a concretização do modelo de ordenamento proposto incluindo uma proposta de serviços de ecossistemas.
  • Avaliação económica dos sistemas agroflorestais e a avaliação crítica dos modos de financiamento disponíveis.
  • Análise do sistema de planeamento e das entidades de gestão em vigor, e realização de uma fundamentação da ética da intervenção proposta.
Publicações

Teses de mestrado

Sá, J., 2022. Impacto de Imagens Sentinel-1 na produção da Cartografia de Ocupação de Solo, Mestrado em Engenharia Geoespacial, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. 1 de abril 2022.

Moraes, D., 2021. A Contribution to Land Cover and Land Use mapping in Portugal with multi-temporal Sentinel-2 data and supervised classification. Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science in Geospatial Technologies at NOVA IMS. 9 de março 2021.

Artigos publicados

Moraes, D.; Benevides, P.; Costa, H.; Moreira, F. D.; Caetano, M. 2022
Exploring Different Levels of Class Nomenclature in Random Forest Classification of Sentinel-2 Data, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, Kuala Lumpur Malaysia (Hybrid), em revisão.

Costa, H.; Benevides, P.; Moreira, F. D.; Moraes, D.; Caetano, M., 2022
Spatially Stratified and Multi-Stage Approach for National Land Cover Mapping Based on Sentinel-2 Data and Expert Knowledge. Remote Sens. 2022, 14, 1865, https://doi.org/10.3390/rs14081865.

Benevides, P. J.; Silva, N.; Costa, H.; Moreira, F. D.; Moraes, D.; Castelli, M.; Caetano, M., 2021
Land cover mapping at national scale with Sentinel-2 and LUCAS: a case study in Portugal. In Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XXIII; Neale, C. M., Maltese, A., Eds.; SPIE; Vol. 1185606, p. 5, https://doi.org/10.1117/12.2598789.

Moraes, D.; Benevides, P. J.; Costa, H.; Moreira, F. D.; Caetano, M., 2021
Assessment of the introduction of spatial stratification and manual training in automatic supervised image classification. In Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering; p. 8, https://doi.org/10.1117/12.2599740.

Moraes, D.; Benevides, P.; Moreira, F. D.; Costa, H.; Caetano, M., 2021
Exploring the use of classification uncertainty to improve classification accuracy. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. XLIII-B3-2, 81–86, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2021-81-2021.

Moraes, D.; Benevides, P.; Costa, H.; Moreira, F. D.; Caetano, M., 2021
Influence of sample size in land cover classification accuracy using Random Forest and Sentinel-2 data in Portugal. Int. Geosci. Remote Sens. Symp. 4232–4235, https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553924.

Costa, H.; Machado, I.; Moreira, F. D.; Benevides, P.; Moraes, D.; Caetano, M., 2021
Exploring the Potential of Sentinel-2 Data for Tree Crown Mapping in Oak Agro-Forestry Systems. In 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS; pp. 5807–5810, https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9553780.

Benevides, P.; Costa, H.; Moreira, F. D.; Moraes, D.; Caetano, M. 2021
Annual Crop Classification Experiments in Portugal Using Sentinel-2. In 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS; pp. 5838–5841, https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9555009.

Costa, H., Benevides, P., Marcelino, F., Caetano, M., 2020
Introducing automatic satellite image processing into land cover mapping by photo-interpretation of airborne data. ISPRS - Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. XLII-3/W11, 29–34. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W11-29-2020

Costa, H., Giraldo, A., Caetano, M., 2020
Exploring BFAST to detect forest changes in Portugal, Proc. SPIE 11533, Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVI, 1153308, https://doi.org/10.1117/12.2566669

Hernandez, I., Benevides, P., Costa, H., Caetano, M., 2020
Exploring Sentinel-2 for land cover and crop mapping in Portugal. ISPRS - Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B3-2020, 83–89, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-83-2020

A DGT

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