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1.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, M. B. F. de. Métodos de sensoriamento remoto orbital para o diagnóstico e monitoramento dos níveis de degradação de pastagens tropicais: uma contribuição ao plano de agricultura de baixa emissão de carbono. 2022. 160 f. Tese (Doutorado em Meio Ambiente) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Orientadora: Margareth Simões, CNPS; Coorientador: Rodrigo Peçanha Demonte Ferraz, CNPS.

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2.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. Aplicação de sensoriamento remoto no estudo dos níveis de degradação de pastagens. In: TULLIO, L. (Org.). Aplicações e princípios do sensoriamento remoto 3. Ponta Grossa: Atena, 2019. cap. 2, p. 11-21.

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3.Imagem marcado/desmarcadoKUCHLER, 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.

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4.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, 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.

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5.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. Avaliação dos níveis de degradação de pastagens por sensoriamento remoto: um subsídio para o plano de agricultura de baixa emissão de carbono. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: Inpe, 2019. p. 3252-3255.

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6.Imagem marcado/desmarcadoALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; MEIRA, M. A.; ALVES, D. E. Detecção de feições erosivas em bacias hidrográficas por técnicas de sensoriamento remoto e classificação supervisionada com base em algoritmo de aprendizado de máquina. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 21., 2025, Salvador. Anais [...]. Campinas: Galoá, 2025. Ref. 320510.

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7.Imagem marcado/desmarcadoSIMÕES, 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.

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8.Imagem marcado/desmarcadoFERRAZ, R. P. D.; SIMÕES, M.; COELHO, M. R.; LUMBRERAS, J. F.; BACA, J. F. M.; FREITAS, P. L. de; LIMA, E. de P.; DART, R. de O.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de. Mapas de suscetibilidade e vulnerabilidade do solo à erosão hídrica do Brasil. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2025. 18 p. il. color. (Embrapa Solos. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 292). ODS 15.

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1.Imagem marcado/desmarcadoGOMES, J. R.; CARDOSO, A. J. da S.; HISANO, H.; FREITAS, R. M. P. de; MARTINS, K. V. B.; AZEVEDO, F. S.; FREITAS, M. B.; FERREIRA, P. de M. F.; SALARO, A. L.; ZUANON, J. A. S. Redox status of juvenile Nile tilapia, Oreochromis niloticus (Linnaeus, 1758), fed diets supplemented with poultry liver protein hydrolysate as feed aditive. Animal Feed Science and Technology, v. 303, article 115711, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2023.115711. Acesso em:
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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