Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? (2026)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO - ESALQ ; BRANCALION, PEDRO HENRIQUE SANTIN - ESALQ ; MOLIN, PAULO GUILHERME - ESALQ ; VIVEIROS, JOSÉ MATHEUS SEGRE MONEVA - ESALQ ; SANTORO, GIULIO BROSSI - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1016/j.jnc.2025.127066
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIODIVERSIDADE; ECOSSISTEMAS TERRESTRES; INVASÃO BIOLÓGICA; PINHEIRO; SENSORIAMENTO REMOTO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal for Nature Conservation
- ISSN: 1617-1381
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 89, art. 127066, p. 1-10, 2026
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FERREIRA, Giovanna de Andrade et al. Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation?. Journal for Nature Conservation, v. 89, p. 1-10, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2025.127066. Acesso em: 25 dez. 2025. -
APA
Ferreira, G. de A., Viveiros, J. M. S. M., Santoro, G. B., Amaral, V. C., Ferreira, M. P., Brancalion, P. H. S., & Molin, P. G. (2026). Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? Journal for Nature Conservation, 89, 1-10. doi:10.1016/j.jnc.2025.127066 -
NLM
Ferreira G de A, Viveiros JMSM, Santoro GB, Amaral VC, Ferreira MP, Brancalion PHS, Molin PG. Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? [Internet]. Journal for Nature Conservation. 2026 ; 89 1-10.[citado 2025 dez. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2025.127066 -
Vancouver
Ferreira G de A, Viveiros JMSM, Santoro GB, Amaral VC, Ferreira MP, Brancalion PHS, Molin PG. Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? [Internet]. Journal for Nature Conservation. 2026 ; 89 1-10.[citado 2025 dez. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2025.127066 - Liana removal alters canopy chemistry more than structure in tropical seasonal forests: insights from UAV-borne hyperspectral and LiDAR data
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jnc.2025.127066 (Fonte: oaDOI API)
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