Prediction of chlorophyll-a and suspended solids through remote sensing and artificial neural networks (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: MAUAD, FREDERICO FABIO - EESC ; GUIMARÃES, TAINÁ THOMASSIM - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1109/ICST46873.2019.9047682
- Subjects: CLOROFILA; DEPOSIÇÃO DE SEDIMENTOS; REDES NEURAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Sensing Technology (ICST)
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
KUPSSINSKÜ, Lucas Silveira et al. Prediction of chlorophyll-a and suspended solids through remote sensing and artificial neural networks. Proceedings. Sydney: IEEE. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICST46873.2019.9047682. Acesso em: 29 set. 2024. , 2019 -
APA
Kupssinskü, L. S., Guimarães, T. T., Freitas, R. de, Souza, E. M. de, Rossa, P., Marques Junior, A., et al. (2019). Prediction of chlorophyll-a and suspended solids through remote sensing and artificial neural networks. Proceedings. Sydney: IEEE. doi:10.1109/ICST46873.2019.9047682 -
NLM
Kupssinskü LS, Guimarães TT, Freitas R de, Souza EM de, Rossa P, Marques Junior A, Veronez MR, Gonzaga Junior L, Cazarin CL, Mauad FF. Prediction of chlorophyll-a and suspended solids through remote sensing and artificial neural networks [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICST46873.2019.9047682 -
Vancouver
Kupssinskü LS, Guimarães TT, Freitas R de, Souza EM de, Rossa P, Marques Junior A, Veronez MR, Gonzaga Junior L, Cazarin CL, Mauad FF. Prediction of chlorophyll-a and suspended solids through remote sensing and artificial neural networks [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICST46873.2019.9047682 - Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV
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Informações sobre o DOI: 10.1109/ICST46873.2019.9047682 (Fonte: oaDOI API)
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