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1
Soil degradation determined by temporal satellite images and environmental variables in São Paulo State, Brazil
Soil degradation determined by temporal satellite images and environmental variables in São Paulo State, Brazil
Material Type:
Dissertação de Mestrado 		Adicionar ao Meu Espaço

Soil degradation determined by temporal satellite images and environmental variables in São Paulo State, Brazil

Nascimento, Claudia Maria

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 2022-02-15

Acesso online

2
Describing savannas physiognomies and seasonal tropical forests using temporal SAR (JERS-1) and optical images (Landsat) in São Paulo State - Brazil
Describing savannas physiognomies and seasonal tropical forests using temporal SAR (JERS-1) and optical images (Landsat) in São Paulo State - Brazil
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Describing savannas physiognomies and seasonal tropical forests using temporal SAR (JERS-1) and optical images (Landsat) in São Paulo State - Brazil

Marisa Dantas Bitencourt Humberto Navarro de Mesquita Júnior; Gerardo Kuntschik

Earth Observation and Application Center. Japan Aerospace Exploration Agency JERS-1 research invitation program. Final report Tokyo : JAXA/EORC, 2004

Tokyo JAXA/EORC 2004

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3
The use of life form spatial distribution for modeling phenological phases of seasonal savanna retrieved from satellites images
The use of life form spatial distribution for modeling phenological phases of seasonal savanna retrieved from satellites images
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

The use of life form spatial distribution for modeling phenological phases of seasonal savanna retrieved from satellites images

Humberto Navarro de Mesquita Júnior Marisa Dantas Bitencourt; International Symposium on Remote Sensing of Environment (29. 2002 Buenos Aires)

Technical Session Buenos Aires, 2002

Buenos Aires 2002

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4
Calibrating physiognomies and woody biomass using SAR and optical images in the cerrado biome of the state of São Paulo - Brazil
Calibrating physiognomies and woody biomass using SAR and optical images in the cerrado biome of the state of São Paulo - Brazil
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Calibrating physiognomies and woody biomass using SAR and optical images in the cerrado biome of the state of São Paulo - Brazil

Marisa Dantas Bitencourt Humberto Navarro de Mesquita Júnior; Gerardo Kuntschik; ASAR Workshop (2003 Saint-Hupert); CEOS WGCV-SAR Workshop (2003 Saint-Hupert)

Proceedings Saint-Hupert, 2003

Saint-Hupert 2003

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5
Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning
Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning

Maurício Martello José Paulo Molin; Marcelo Chan Fu Wei; Ricardo Canal Filho; João Vitor Moreira Nicoletti

AgriEngineering Basel v. 4, p. 888-902, 2022

Basel 2022

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6
Applying the NDVI from satellite images in delimiting management zones for annual crops
Applying the NDVI from satellite images in delimiting management zones for annual crops
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Applying the NDVI from satellite images in delimiting management zones for annual crops

Júnior Melo Damian Osmar Henrique de Castro Pias; Maurício Roberto Cherubin; Alencar Zachi da Fonseca; Ezequiel Zibetti Fornari; Antônio Luis Santi

Scientia Agricola Piracicaba v. 77, n. 1, e20180055, p. 1-11, 2020

Piracicaba 2020

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7
Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms
Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms

Ana Clara Arantes Villas Bôas de Barros Marcelo Andrade Silva; Rodrigo Domiciano Marques; Cristian Marcelo Villegas Lobos; Ana Cláudia dos Santos Luciano

Brazilian Journal of Biometrics Lavras v. 42, p. 147–157, 2024

Lavras 2024

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8
Earth from above using color-coded satellite images to examine the global environment
Earth from above using color-coded satellite images to examine the global environment
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Earth from above using color-coded satellite images to examine the global environment

Claire L. Parkinson

Sausalito, Calif. University Science Books 1997

Localização: IGC - Instituto de Geociências    (550 P247e )(Acessar)

9
A New Concept of Soil Line Retrieval from Landsat 8 Images for Estimating Plant Biophysical Parameters
A New Concept of Soil Line Retrieval from Landsat 8 Images for Estimating Plant Biophysical Parameters
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A New Concept of Soil Line Retrieval from Landsat 8 Images for Estimating Plant Biophysical Parameters

Nima Ahmadian José Alexandre Melo Demattê; Dandan Xu; Erik Borg; Reinhard Zölitz

Remote Sensing Basel v. 8, n. 9, art. 738, 2016

Basel 2016

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10
Multi-temporal satellite images on topsoil attribute quantification and the relationship with soil classes and geology
Multi-temporal satellite images on topsoil attribute quantification and the relationship with soil classes and geology
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Multi-temporal satellite images on topsoil attribute quantification and the relationship with soil classes and geology

Bruna Cristina Gallo Jose Alexandre Melo Demattê; Rodnei Rizzo; José Lucas Safanelli; Wanderson de Sousa Mendes; Igo Fernando Lepsch; Marcus Vinicius Sato; Danilo Jefferson Romero; Marilusa P. C Lacerda

Remote Sensing Basel v. 10, p. 1-21, 2018

Basel 2018

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Deste Autor:

  1. Demattê, J
  2. Dematte, J
  3. Mendes, W
  4. Poppiel, R
  5. Silvero, N

Neste Assunto:

  1. Imageamento De Satélite
  2. Sensoriamento Remoto
  3. Mapeamento Do Solo
  4. Remote Sensing
  5. Aprendizado Computacional

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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