Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: MAUAD, FREDERICO FABIO - EESC ; GUIMARÃES, TAINÁ THOMASSIM - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1080/22797254.2018.1547989
- Subjects: GEOESTATÍSTICA; FOTOGRAMETRIA; AERONAVES NÃO TRIPULADAS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: European Journal of Remote Sensing
- ISSN: 2279-7254
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 52, n. S1, p. 160-173, 2019
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
VITTI, Dalva Maria de Castro et al. Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV. European Journal of Remote Sensing, v. 52, n. S1, p. 160-173, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1547989. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Vitti, D. M. de C., Marques Junior, A., Guimarães, T. T., Koste, E. C., Inocêncio, L. C., Veronez, M. R., & Mauad, F. F. (2019). Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV. European Journal of Remote Sensing, 52( S1), 160-173. doi:10.1080/22797254.2018.1547989 -
NLM
Vitti DM de C, Marques Junior A, Guimarães TT, Koste EC, Inocêncio LC, Veronez MR, Mauad FF. Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV [Internet]. European Journal of Remote Sensing. 2019 ; 52( S1): 160-173.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1547989 -
Vancouver
Vitti DM de C, Marques Junior A, Guimarães TT, Koste EC, Inocêncio LC, Veronez MR, Mauad FF. Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV [Internet]. European Journal of Remote Sensing. 2019 ; 52( S1): 160-173.[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1547989 - Evaluation of regression analysis and neural networks to predict total suspended solids in water bodies from unmanned aerial vehicle images
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