Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MATSUMOTO, MARCELO HIROMITI - ESALQ ; ALBUQUERQUE, RAFAEL WALTER DE - IEE ; SOARES, LUCAS PEDROSA - IGC
- Unidades: ESALQ; IEE; IGC
- DOI: 10.3390/rs14040830
- Subjects: AEROFOTOGRAMETRIA; AERONAVES NÃO TRIPULADAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ÁRVORES FLORESTAIS; DOSSEL (BOTÂNICA); ECOLOGIA DA RESTAURAÇÃO; HETEROGENEIDADE
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Remote Sensing
- ISSN: 2072-4292
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, art. 830, p. 1-28, February 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
ALBUQUERQUE, Rafael Walter et al. Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence. Remote Sensing, v. 14, p. 1-28, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs14040830. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Albuquerque, R. W., Vieira, D. L. M., Ferreira, M. E., Soares, L. P., Olsen, S. I., Araujo, L. S., et al. (2022). Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence. Remote Sensing, 14, 1-28. doi:10.3390/rs14040830 -
NLM
Albuquerque RW, Vieira DLM, Ferreira ME, Soares LP, Olsen SI, Araujo LS, Vicente LE, Tymus JRC, Balieiro CP, Matsumoto MH, Grohmann CH. Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence [Internet]. Remote Sensing. 2022 ; 14 1-28.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs14040830 -
Vancouver
Albuquerque RW, Vieira DLM, Ferreira ME, Soares LP, Olsen SI, Araujo LS, Vicente LE, Tymus JRC, Balieiro CP, Matsumoto MH, Grohmann CH. Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence [Internet]. Remote Sensing. 2022 ; 14 1-28.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs14040830 - Monitoramento da cobertura do solo no entorno de hidrelétricas utilizando o classificador SVM (Support Vector Machines)
- Segmentação automática de cicatrizes de deslizamento de terra em imagens de sensores remotos utilizando aprendizagem profunda de máquina (Deep Learning)
- Aplicação de aeronaves remotamente pilotadas e fotogrametria para avaliação e monitoramento de áreas em processo de restauração florestal
- A protocol for canopy cover monitoring on forest restoration projects using low-cost drones
- Landslide detection in the Himalayas using machine learning algorithms and U-Net
- Feature-Based Constraint Deep CNN Method for Mapping Rainfall-Induced Landslides in Remote Regions With Mountainous Terrain: an application to Brazil
- Aboveground biomass estimation in Amazonian tropical forests: A comparison of aircraft-and gatoreye UAV-borne LIDAR data in the Chico mendes extractive reserve in Acre, Brazil
- Semi-automatic UAV-based SfM survey of vertical surfaces
- Inteligênica artificial no mapeamento de risco e suscetibilidade e escorregamentos
Informações sobre o DOI: 10.3390/rs14040830 (Fonte: oaDOI API)
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