BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
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1.Imagem marcado/desmarcadoLIÉVANO-LATORRE, L. F.; ALMEIDA-ROCHA, J. M. de; AKAMA, A.; ALMEIDA, H. A.; ANDRADE, R. T. G.; ANJOS, M. R. dos; ANTONINI, Y.; BAHIA, T. de O.; BARBOSA, F. R.; BARBOSA, R. I.; BARROS, C. F.; BERGALLO, H. G.; BRABO, L. S.; CAMILO, A. R.; CAPELLÃO, R.; CARPANEDO, R. de S.; CASTILHO, C. V.; CAVALHEIRO, L.; CERQUEIRA, R.; CORDEIRO, C. L.; CÓRDOVA, M. O.; CROUZEILLES, R.; CUNHA, C. N. da; DESBIEZ, A.; DRESCHLER-SANTOS, E. R.; DIB, V.; DORIA, C. R. da C.; DRUMMOND, L. de O.; FERNANDES, G. W. A.; FERREIRA, V. L.; FISCHER, E.; FRANCI, L. de C.; GONÇALVES, S. R. A.; GRELLE, C. E. de V.; GUILHON, G. N.; HOELTGEBAUM, M. P.; IGUATEMY, M. de A.; IRIBARREM, Á.; JAKOVAC, C. C.; JUNQUEIRA, A. B.; KOROIVA, R.; KRIEGER, J. M.; LACERDA, E.; LATAWIEC, A.; LOPES, A. M.; LUZ, J. L.; MACHADO, T. L. da S.; MAIOLI-AZEVEDO, V.; MANES, S.; MANZATTO, A. G.; MATOS, A. C. L. de; MONTEIRO, L. M.; MUANIS, M. C.; NASCIMENTO, M. T.; OLIVEIRA, S. N.; NIEMEYER, J.; NORONHA, J. da C.; NUNES, A. P.; OLIVEIRA, A. E.; OLIVEIRA, J. C.; OLIVEIRA, L. G.; PANSINI, S.; PENHACEK, M.; PERDIZ, R. de O.; PODGAISKI, L. R.; PONTES, A. R. M.; RABELLO, A. M.; RIBEIRO, D. B.; ROCHA, D.; RODRIGUES, D. de J.; ROQUE, F. de O.; ROSADO, B. H.; SANTOS, C. F.; SANTOS, F. C.; SANTOS, P. M.; SCARAMUZZA, C. A.; SILVA, A. C. L.; SILVEIRA, B. R.; SILVEIRA, M.; SILVEIRA, M. A. P. de A.; STRASSBURG, B.; TOMAS, W. M.; WILLMER, J. N. G.; LOYOLA, R. Addressing the urgent climate and biodiversity crisis through strategic ecosystem restoration in Brazil. Biological Conservation v.302, 110972, feb. 2025. Online First.

Biblioteca(s): Embrapa Pantanal.

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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.
Tipo: Orientação de Tese de Pós-Graduação
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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2.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.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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3.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.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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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.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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5.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.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Solos.
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6.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.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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