Exploring EnMAP hyperspectral images and ensemble deep learning for classifying forest land-cover types in Brazil (2026)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO - ESALQ ; RODRIGUES, RICARDO RIBEIRO - ESALQ ; BRANCALION, PEDRO HENRIQUE SANTIN - ESALQ ; FUZA, MATHEUS SANTOS - ESALQ ; VIVEIROS, JOSÉ MATHEUS SEGRE MONEVA - ESALQ ; SANTORO, GIULIO BROSSI - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1080/01431161.2026.2628300
- Subjects: ESPECTROSCOPIA; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; PAISAGEM; FLORESTAS; REFLORESTAMENTO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Remote Sensing
- ISSN: 0143-1161
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 1-26, 2026
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
FERREIRA, Matheus Pinheiro et al. Exploring EnMAP hyperspectral images and ensemble deep learning for classifying forest land-cover types in Brazil. International Journal of Remote Sensing, p. 1-26, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/01431161.2026.2628300. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Ferreira, M. P., Fuza, M. S., Viveiros, J. M. S. M., Ferranti, T., Oliveira, D., Santoro, G. B., et al. (2026). Exploring EnMAP hyperspectral images and ensemble deep learning for classifying forest land-cover types in Brazil. International Journal of Remote Sensing, 1-26. doi:10.1080/01431161.2026.2628300 -
NLM
Ferreira MP, Fuza MS, Viveiros JMSM, Ferranti T, Oliveira D, Santoro GB, Molin PG, Almeida CT, Resende AF, Almeida DRA de, Zeng Y, Rodrigues RR, Brancalion PHS. Exploring EnMAP hyperspectral images and ensemble deep learning for classifying forest land-cover types in Brazil [Internet]. International Journal of Remote Sensing. 2026 ; 1-26.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/01431161.2026.2628300 -
Vancouver
Ferreira MP, Fuza MS, Viveiros JMSM, Ferranti T, Oliveira D, Santoro GB, Molin PG, Almeida CT, Resende AF, Almeida DRA de, Zeng Y, Rodrigues RR, Brancalion PHS. Exploring EnMAP hyperspectral images and ensemble deep learning for classifying forest land-cover types in Brazil [Internet]. International Journal of Remote Sensing. 2026 ; 1-26.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/01431161.2026.2628300 - Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation?
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Informações sobre o DOI: 10.1080/01431161.2026.2628300 (Fonte: oaDOI API)
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