Data/hora: 21/06/2024 20:56:33

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:

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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