Data/hora: 18/06/2024 18:05:17

Biblioteca(s): 	Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.	
Data corrente: 	16/02/2022	
Data da última atualização: 	09/06/2022	
Autoria: 	ALBUQUERQUE, R. W.; VIEIRA, D. L. M.; FERREIRA, M. E.; SOARES, L. P.; OLSEN, S. I.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; TYMUS, J. R. C.; BALIEIRO, C. P.; MATSUMOTO, M. H.; GROHMANN, C. H.	
Afiliação: 	RAFAEL WALTER ALBUQUERQUE, UNB; DANIEL LUIS MASCIA VIEIRA, Cenargen; MANUEL EDUARDO FERREIRA, UFG; LUCAS PEDROSA SOARES, UNB; SØREN INGVOR OLSEN, University of Copenhagen, Denmark; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPMA; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; JULIO RICARDO CAETANO TYMUS, The Nature Conservancy Brasil-TNC; CINTIA PALHETA BALIEIRO, The Nature Conservancy Brasil-TNC; MARCELO HIROMITI MATSUMOTO, ESALQ/USP; CARLOS HENRIQUE GROHMANN, USP.	
Título: 	Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Remote Sensing, v. 14, n. 4, 830, 2022.	
DOI: 	https://doi.org/10.3390/rs14040830	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Na publicação: Luciana Spinelli Araujo.	
Palavras-Chave: 	Deep learning; Drones; Remotely piloted aircraft; RGB; Tree crown heterogeneity index; Tree species.	
Thesagro: 	Cecropia.	
Thesaurus Nal: 	Photogrammetry; Species diversity; Vismia.	
Categoria do assunto: 	--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231347/1/remotesensing-14-00830.pdf	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CENARGEN - (38778-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS
CNPMA - (17178-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS