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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.; 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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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. 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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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/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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