Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC ; SILVA, JOÃO PEDRO DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/TransAI60598.2023.00008
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; REDES NEURAIS; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; INDICADORES SOCIOECONÔMICOS
- Keywords: Remote Sensing; Satellite Imagery
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Transdisciplinary AI - TransAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SILVA, João Pedro e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando. Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/TransAI60598.2023.00008. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Silva, J. P., & Rodrigues Junior, J. F. (2023). Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/TransAI60598.2023.00008 -
NLM
Silva JP, Rodrigues Junior JF. Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TransAI60598.2023.00008 -
Vancouver
Silva JP, Rodrigues Junior JF. Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TransAI60598.2023.00008 - On the power of CNNs to detect slums in Brazil
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Informações sobre o DOI: 10.1109/TransAI60598.2023.00008 (Fonte: oaDOI API)
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