Consulta: (autoria:"KUCHLER, P. C.")
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Data/hora: 13/05/2024 02:23:49

KUCHLER, P. C. Utilização do sensoriamento remoto para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agrícola: contribuição ao monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono no estado do Mato Grosso, Brasil. 2021. 204 f. Tese (Doutorado em Meio Ambiente) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Orientadoras: Margareth Simões, CNPS; Agnès Bégué, CIRAD. Convênio realizado em cotutela entre a Universidade do Estado do Rio de Janeiro e a...
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FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M. A intensificação do uso agrícola do solo: uma trajetória para o desenvolvimento sustentável da agricultura brasileira. In: COSTA, A. J. S. T. da; LIMA, C. S. (org.). Natureza e sociedade: perspectivas de ação e análise. Curitiba: Bagai, 2021. cap. 17, p. 236-248.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227470/1/A-intensificacao-do-uso-agricola-do-solo-2021.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ALMEIDA, M. B. F. de; BÉGUÉ, A. Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 2484-2487.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156750/1/Avaliacao-do-impacto-das-amostras-de-treinamento-na-acuracia-2023.pdf
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ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C. Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores. Revista Foco, v. 16, n. 6, e2106, 2023.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156752/1/Avaliacao-e-mapeamento-de-pastagens-com-diferentes-niveis-de-degradacao-2023.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil. In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227468/1/Big-Earth-Observation-Data-e-aprendizado-de-maquina-2021.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUE, A.; FERRAZ, R. P. D. Big earth observation data and machine learning for mapping crop-livestock integrated system in Brazil. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. WCCLF 2021 proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 904-909. WCCLF 2021. Evento online.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231050/1/Big-earth-observation-data-and-machine-learning-2021.pdf
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KUCHLER, P. C.; BÉGUÉ, A.; SIMÕES, M.; GAETANO, R.; ARVOR, D.; FERRAZ, R. P. D. Assessing the optimal preprocessing steps of MODIS time series to map cropping systems in Mato Grosso, Brazil. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 92, 102150, Oct. 2020.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215104/1/Assessing-the-optimal-preprocessing-steps-of-MODIS-time-series-2020.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 3421-3424.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/202628/1/Modelagem-de-dados-oriundos-de-sensoriamento-remoto-para-o-mapeamento-2019.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 1488-1491.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/202638/1/Series-temporais-MODIS-para-a-deteccao-de-sistemas-integrados-de-producao-agropecuaria-2019.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. Sensoriamento remoto e análise espacial: uma contribuição para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agropecuária. In: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 1, p. 1-10.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/202620/1/Sensoriamento-remoto-e-analise-espacial-2019.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A. Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187269/1/2018-057.pdf
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SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; MACHADO, P. L. O. de A.; FERRAZ, R. P. D.; MADARI, B. E.; FREITAS, P. L. de; MANZATTO, C. V. Monitoring Brazilian low-carbon agriculture plan: the potential of remote sensing to detect adoption of selected agricultural practices. In: EFITA WCCA CONGRESS, 2017, Montpellier. Conference proceedings. Montpellier: Efita, 2017. p. 169-170.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/167874/1/2017-069.pdf
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; MACHADO, P. L. O. de A.; FERRAZ, R. P. D.; MADARI, B. E.; FREITAS, P. L. de; MANZATTO, C. V. Monitoring Brazilian low-carbon agriculture plan: the potential of remote sensing to detect adoption of selected agricultural practices. In: EFITA WCCA CONGRESS, 2017, Montpellier. Conference proceedings. Montpellier: Efita, 2017. p. 169-170.
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KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D.; MACHADO, P. L. O. de A.; ROSA, M.; GAETANO, R.; BÉGUÉ, A. Monitoring complex integrated crop-livestock systems at regional scale in Brazil: a big earth observation data approach. Remote Sensing, v. 14, n. 7, 1648, 2022.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1141783/1/Monitoring-complex-integrated-crop-livestock-systems-at-regional-scale-in-Brazil-2022.pdf
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