The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): a User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication (2022)
- Authors:
- Demattê, José Alexandre Melo

- Paiva, Ariane Francine da Silveira

- Poppiel, Raul Roberto

- Rosin, Nícolas Augusto

- Ruiz, Luis Fernando Chimelo

- Mello, Fellipe Alcantara de Oliveira

- Minasny, Budiman

- Grunwald, Sabine

- Ge, Yufeng
- Ben Dor, Eyal

- Gholizadeh, Asa

- Gomez, Cecile

- Chabrillat, Sabine
- Francos, Nicolas

- Ayoubi, Shamsollah

- Fiantis, Dian
- Biney, James Kobina Mensah

- Wang, Changkun
- Belal, Abdelaziz

- Naimi, Salman

- Hafshejani, Najmeh Asgari
- Bellinaso, Henrique

- Moura-Bueno, Jean Michel
- Silvero, Nélida E. Q

- Demattê, José Alexandre Melo
- USP affiliated authors: DEMATTE, JOSE ALEXANDRE MELO - ESALQ ; POPPIEL, RAUL ROBERTO - ESALQ ; ROSIN, NÍCOLAS AUGUSTO - ESALQ ; MELLO, FELLIPE ALCANTARA DE OLIVEIRA - ESALQ ; BELLINASO, HENRIQUE - ESALQ ; SILVERO, NÉLIDA ELIZABET QUIÑONEZ - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.3390/rs14030740
- Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO; ANÁLISE DO SOLO; ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA; SOLOS
- Keywords: Biblioteca espectral do solo; Sensoriamento proximal do solo
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Remote Sensing
- ISSN: 2072-4292
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, art. 740, p. 1-27, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
DEMATTÊ, José Alexandre Melo et al. The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): a User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication. Remote Sensing, v. 14, p. 1-27, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs14030740. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Demattê, J. A. M., Paiva, A. F. da S., Poppiel, R. R., Rosin, N. A., Ruiz, L. F. C., Mello, F. A. de O., et al. (2022). The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): a User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication. Remote Sensing, 14, 1-27. doi:10.3390/rs14030740 -
NLM
Demattê JAM, Paiva AF da S, Poppiel RR, Rosin NA, Ruiz LFC, Mello FA de O, Minasny B, Grunwald S, Ge Y, Ben Dor E, Gholizadeh A, Gomez C, Chabrillat S, Francos N, Ayoubi S, Fiantis D, Biney JKM, Wang C, Belal A, Naimi S, Hafshejani NA, Bellinaso H, Moura-Bueno JM, Silvero NEQ. The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): a User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication [Internet]. Remote Sensing. 2022 ; 14 1-27.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs14030740 -
Vancouver
Demattê JAM, Paiva AF da S, Poppiel RR, Rosin NA, Ruiz LFC, Mello FA de O, Minasny B, Grunwald S, Ge Y, Ben Dor E, Gholizadeh A, Gomez C, Chabrillat S, Francos N, Ayoubi S, Fiantis D, Biney JKM, Wang C, Belal A, Naimi S, Hafshejani NA, Bellinaso H, Moura-Bueno JM, Silvero NEQ. The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): a User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication [Internet]. Remote Sensing. 2022 ; 14 1-27.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs14030740 - A importância das geotecnologias na caracterização do meio físico com vistas ao aumento da produtividade
- Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system
- Correction: Demattê et al.: The Brazilian soil spectral service (BraSpecS): a user-friendly system for global soil spectra communication. Remote Sens. 2022, 14, 740
- Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system
- Mapping soil thickness using a mechanistic model and machine learning approaches
- A new methodological framework for geophysical sensor combinations associated with machine learning algorithms to understand soil attributes
- Sensing technologies for characterizing and monitoring soil functions: a review
- X-Ray fluorescence analysis and remote sensed data to produce spatial soil information
- Soil property maps with satellite images at multiple scales and its impact on management and classification
- Estratificação e remoção de outliers em uma biblioteca espectral de solos, na predição de matéria orgânica do solo
Informações sobre o DOI: 10.3390/rs14030740 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
| 3064922-The_Brazilian_Soi... | Direct link |
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