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Artigo de periodico
High-resolution yield mapping for Eucalyptus grandis: a case study (2024)
Dias, Rafael Donizetti; Molin, José Paulo ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Alvares, Clayton Alcarde
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: EUCALIPTO, MAPEAMENTO DO SOLO, MONITORAMENTO, SILVICULTURA, SOLOS, TOMADA DE DECISÃO
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ABNT
DIAS, Rafael Donizetti et al. High-resolution yield mapping for Eucalyptus grandis: a case study. AgriEngineering, v. 6, p. 1972-1986, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering6030115. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Dias, R. D., Molin, J. P., Wei, M. C. F., & Alvares, C. A. (2024). High-resolution yield mapping for Eucalyptus grandis: a case study. AgriEngineering, 6, 1972-1986. doi:10.3390/agriengineering6030115
NLM
Dias RD, Molin JP, Wei MCF, Alvares CA. High-resolution yield mapping for Eucalyptus grandis: a case study [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 1972-1986.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6030115
Vancouver
Dias RD, Molin JP, Wei MCF, Alvares CA. High-resolution yield mapping for Eucalyptus grandis: a case study [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 1972-1986.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6030115
Artigo de periodico
Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system (2023)
Mello, Fellipe Alacantara de Oliveira ; Demattê, José Alexandre Melo ; Bellinaso, Henrique ; Poppiel, Raul Roberto ; Rizzo, Rodnei ; Mello, Danilo César de ; Rosin, Nícolas Augusto ; Rosas, Jorge Tadeu Fim ; Silvero, Nélida Elizabet Quiñonez ; Rodríguez-Albarracín, Heidy Soledad
Fonte: Scientific Reports. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, IMPACTOS AMBIENTAIS, MAPEAMENTO DO SOLO, PASTAGENS, SENSORIAMENTO REMOTO, SOJA, SOLO HIDROMÓRFICO
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ABNT
MELLO, Fellipe Alacantara de Oliveira et al. Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system. Scientific Reports, v. 13, p. 1-10, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36219-9. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Mello, F. A. de O., Demattê, J. A. M., Bellinaso, H., Poppiel, R. R., Rizzo, R., Mello, D. C. de, et al. (2023). Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system. Scientific Reports, 13, 1-10. doi:10.1038/s41598-023-36219-9
NLM
Mello FA de O, Demattê JAM, Bellinaso H, Poppiel RR, Rizzo R, Mello DC de, Rosin NA, Rosas JTF, Silvero NEQ, Rodríguez-Albarracín HS. Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system [Internet]. Scientific Reports. 2023 ; 13 1-10.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36219-9
Vancouver
Mello FA de O, Demattê JAM, Bellinaso H, Poppiel RR, Rizzo R, Mello DC de, Rosin NA, Rosas JTF, Silvero NEQ, Rodríguez-Albarracín HS. Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system [Internet]. Scientific Reports. 2023 ; 13 1-10.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36219-9
Parte de monografia/livro
The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey (2023)
Fernandes-Filho, Elpídio Inácio ; Mendonça-Santos, Maria de Lourdes; Schaefer, Carlos E. G. R; Dalmolin, Ricardo S. D; Francelino, Márcio Rocha ; Chagas, César S; Carvalho Júnior, Waldir de; Dematte, Jose Alexandre Melo ; Gomes, Lucas Carvalho
Fonte: The soils of Brazil. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LEVANTAMENTO DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, PEDOLOGIA, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
FERNANDES-FILHO, Elpídio Inácio et al. The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey. The soils of Brazil. Tradução . Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. p. 491 : il. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19949-3. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Fernandes-Filho, E. I., Mendonça-Santos, M. de L., Schaefer, C. E. G. R., Dalmolin, R. S. D., Francelino, M. R., Chagas, C. S., et al. (2023). The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey. In The soils of Brazil (p. 491 : il). Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-19949-3
NLM
Fernandes-Filho EI, Mendonça-Santos M de L, Schaefer CEGR, Dalmolin RSD, Francelino MR, Chagas CS, Carvalho Júnior W de, Dematte JAM, Gomes LC. The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey [Internet]. In: The soils of Brazil. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo; 2023. p. 491 : il.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19949-3
Vancouver
Fernandes-Filho EI, Mendonça-Santos M de L, Schaefer CEGR, Dalmolin RSD, Francelino MR, Chagas CS, Carvalho Júnior W de, Dematte JAM, Gomes LC. The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey [Internet]. In: The soils of Brazil. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo; 2023. p. 491 : il.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19949-3
Artigo de periodico
Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil (2023)
Novais, Jean Jesus ; Poppiel, Raul Roberto ; Lacerda, Marilusa P. C ; Oliveira, Manuel P; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: ALGORITMOS, CLASSIFICAÇÃO DO SOLO, ESPECTROSCOPIA, MAPEAMENTO DO SOLO, MODELAGEM DE DADOS, PEDOLOGIA
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ABNT
NOVAIS, Jean Jesus et al. Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil. AgriEngineering, v. 5, p. 156-172, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010011. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Novais, J. J., Poppiel, R. R., Lacerda, M. P. C., Oliveira, M. P., & Demattê, J. A. M. (2023). Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil. AgriEngineering, 5, 156-172. doi:10.3390/agriengineering5010011
NLM
Novais JJ, Poppiel RR, Lacerda MPC, Oliveira MP, Demattê JAM. Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 156-172.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010011
Vancouver
Novais JJ, Poppiel RR, Lacerda MPC, Oliveira MP, Demattê JAM. Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 156-172.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010011
Artigo de periodico
Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations (2023)
Canal Filho, Ricardo ; Molin, José Paulo ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Silva, Eudocio Rafael Otavio da
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, MANEJO DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
CANAL FILHO, Ricardo et al. Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations. AgriEngineering, v. 5, p. 1163–1177, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering5030074. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Canal Filho, R., Molin, J. P., Wei, M. C. F., & Silva, E. R. O. da. (2023). Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations. AgriEngineering, 5, 1163–1177. doi:10.3390/agriengineering5030074
NLM
Canal Filho R, Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 1163–1177.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5030074
Vancouver
Canal Filho R, Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 1163–1177.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5030074
Artigo de periodico
Digital mapping of topsoil texture classes using a hybridized classical statistics–artificial neural networks approach and relief data (2023)
Mallah, Sina ; Delsouz Khaki, Bahareh; Davatgar, Naser; Poppiel, Raul Roberto ; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: GRANULOMETRIA DO SOLO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MAPEAMENTO DO SOLO, REDES NEURAIS, RELEVO, TEXTURA DO SOLO
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ABNT
MALLAH, Sina et al. Digital mapping of topsoil texture classes using a hybridized classical statistics–artificial neural networks approach and relief data. AgriEngineering, v. 5, p. 40–64, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010004. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Mallah, S., Delsouz Khaki, B., Davatgar, N., Poppiel, R. R., & Demattê, J. A. M. (2023). Digital mapping of topsoil texture classes using a hybridized classical statistics–artificial neural networks approach and relief data. AgriEngineering, 5, 40–64. doi:10.3390/agriengineering5010004
NLM
Mallah S, Delsouz Khaki B, Davatgar N, Poppiel RR, Demattê JAM. Digital mapping of topsoil texture classes using a hybridized classical statistics–artificial neural networks approach and relief data [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 40–64.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010004
Vancouver
Mallah S, Delsouz Khaki B, Davatgar N, Poppiel RR, Demattê JAM. Digital mapping of topsoil texture classes using a hybridized classical statistics–artificial neural networks approach and relief data [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 40–64.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010004
Trabalho de evento
Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system (2023)
Mello, Fellipe Alacantara de Oliveira ; Lopes, Gustavo Paparotto; Cardoso, Matheus Carraco; Silvero, Nélida Elizabet Quiñonez ; Rosin, Nícolas Augusto ; Poppiel, Raul Roberto ; Bellinaso, Henrique ; Rosas Albarracín, Tadeu Fim; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: Anais .... Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR. Unidade: ESALQ
Assuntos: CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, IMPACTOS AMBIENTAIS, MAPEAMENTO DO SOLO, PASTAGENS, SENSORIAMENTO REMOTO, SOJA, SOLO HIDROMÓRFICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MELLO, Fellipe Alacantara de Oliveira et al. Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system. 2023, Anais.. São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/remote-sensing-imagery-detects-hydromorphic-soils-hidden-under-agriculture-syste?lang=pt-br. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Mello, F. A. de O., Lopes, G. P., Cardoso, M. C., Silvero, N. E. Q., Rosin, N. A., Poppiel, R. R., et al. (2023). Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system. In Anais ... São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/remote-sensing-imagery-detects-hydromorphic-soils-hidden-under-agriculture-syste?lang=pt-br
NLM
Mello FA de O, Lopes GP, Cardoso MC, Silvero NEQ, Rosin NA, Poppiel RR, Bellinaso H, Rosas Albarracín TF, Demattê JAM. Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/remote-sensing-imagery-detects-hydromorphic-soils-hidden-under-agriculture-syste?lang=pt-br
Vancouver
Mello FA de O, Lopes GP, Cardoso MC, Silvero NEQ, Rosin NA, Poppiel RR, Bellinaso H, Rosas Albarracín TF, Demattê JAM. Remote sensing imagery detects hydromorphic soils hidden under agriculture system [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/remote-sensing-imagery-detects-hydromorphic-soils-hidden-under-agriculture-syste?lang=pt-br
Artigo de periodico
Sentinel-1 imagery used for estimation of soil organic carbon by dual-polarization SAR vegetation indices (2023)
Santos, Erli Pinto dos ; Moreira, Michel Castro; Fernandes-Filho, Elpídio Inácio ; Demattê, José Alexandre Melo ; Dionizio, Emily Ane ; Silva, Demetrius David da ; Cruz, Renata Ranielly Pedroza; Moura-Bueno, Jean Michel; Santos, Uemeson José dos ; Costa, Marcos Heil
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARBONO, IMAGEAMENTO DE RADAR, MAPEAMENTO DO SOLO, SENSORIAMENTO REMOTO, SOLO DE CERRADO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Erli Pinto dos et al. Sentinel-1 imagery used for estimation of soil organic carbon by dual-polarization SAR vegetation indices. Remote Sensing, v. 15, p. 1-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs15235464. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Santos, E. P. dos, Moreira, M. C., Fernandes-Filho, E. I., Demattê, J. A. M., Dionizio, E. A., Silva, D. D. da, et al. (2023). Sentinel-1 imagery used for estimation of soil organic carbon by dual-polarization SAR vegetation indices. Remote Sensing, 15, 1-20. doi:10.3390/rs15235464
NLM
Santos EP dos, Moreira MC, Fernandes-Filho EI, Demattê JAM, Dionizio EA, Silva DD da, Cruz RRP, Moura-Bueno JM, Santos UJ dos, Costa MH. Sentinel-1 imagery used for estimation of soil organic carbon by dual-polarization SAR vegetation indices [Internet]. Remote Sensing. 2023 ; 15 1-20.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs15235464
Vancouver
Santos EP dos, Moreira MC, Fernandes-Filho EI, Demattê JAM, Dionizio EA, Silva DD da, Cruz RRP, Moura-Bueno JM, Santos UJ dos, Costa MH. Sentinel-1 imagery used for estimation of soil organic carbon by dual-polarization SAR vegetation indices [Internet]. Remote Sensing. 2023 ; 15 1-20.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs15235464
Artigo de periodico
Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN (2022)
Eitelwein, Mateus Tonini; Tavares, Tiago Rodrigues ; Molin, José Paulo ; Trevisan, Rodrigo Gonçalves; Sousa, Rafael Vieira de ; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: Automation. Unidades: ESALQ, FZEA, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, FERTILIDADE DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, MODELAGEM DE DADOS, SENSOR, SOLO TROPICAL
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ABNT
EITELWEIN, Mateus Tonini et al. Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN. Automation, v. 3, p. 116-131, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/automation3010006. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Eitelwein, M. T., Tavares, T. R., Molin, J. P., Trevisan, R. G., Sousa, R. V. de, & Demattê, J. A. M. (2022). Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN. Automation, 3, 116-131. doi:10.3390/automation3010006
NLM
Eitelwein MT, Tavares TR, Molin JP, Trevisan RG, Sousa RV de, Demattê JAM. Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN [Internet]. Automation. 2022 ; 3 116-131.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/automation3010006
Vancouver
Eitelwein MT, Tavares TR, Molin JP, Trevisan RG, Sousa RV de, Demattê JAM. Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN [Internet]. Automation. 2022 ; 3 116-131.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/automation3010006
Artigo de periodico
Mapping particle size and soil organic matter in tropical soil based on hyperspectral imaging and non-imaging sensors (2021)
Nanni, Marcos Rafael; Demattê, José Alexandre Melo ; Rodrigues, Marlon; Santos, Glaucio Leboso Alemparte Abrantes dos; Reis, Amanda Silveira; Oliveira, Karym Mayara de; Cezar, Everson; Furlanetto, Renato Herrig; Crusiol, Luís Guilherme Teixeira; Sun, Liang
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: GRANULOMETRIA DO SOLO, IMAGEM (CARTOGRAFIA), MAPEAMENTO DO SOLO, MATÉRIA ORGÂNICA DO SOLO, SENSORES DE AERONAVES, SOLO TROPICAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NANNI, Marcos Rafael et al. Mapping particle size and soil organic matter in tropical soil based on hyperspectral imaging and non-imaging sensors. Remote Sensing, v. 13, n. 9, p. 1-19, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13091782. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Nanni, M. R., Demattê, J. A. M., Rodrigues, M., Santos, G. L. A. A. dos, Reis, A. S., Oliveira, K. M. de, et al. (2021). Mapping particle size and soil organic matter in tropical soil based on hyperspectral imaging and non-imaging sensors. Remote Sensing, 13( 9), 1-19. doi:10.3390/rs13091782
NLM
Nanni MR, Demattê JAM, Rodrigues M, Santos GLAA dos, Reis AS, Oliveira KM de, Cezar E, Furlanetto RH, Crusiol LGT, Sun L. Mapping particle size and soil organic matter in tropical soil based on hyperspectral imaging and non-imaging sensors [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13( 9): 1-19.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13091782
Vancouver
Nanni MR, Demattê JAM, Rodrigues M, Santos GLAA dos, Reis AS, Oliveira KM de, Cezar E, Furlanetto RH, Crusiol LGT, Sun L. Mapping particle size and soil organic matter in tropical soil based on hyperspectral imaging and non-imaging sensors [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13( 9): 1-19.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13091782
Artigo de periodico
Novel tools for adjusting spatial variability in the early sugarcane breeding stage (2021)
Cursi, Danilo Eduardo ; Gazaffi, Rodrigo; Hoffmann, Hermann Paulo; Brasco, Thiago Luis; Amaral, Lucas Rios do; Dourado Neto, Durval
Fonte: Frontiers in Plant Science. Unidade: ESALQ
Assuntos: AMOSTRAGEM, CANA-DE-AÇÚCAR, COMPONENTES PRINCIPAIS, CONDUTIVIDADE ELÉTRICA, MAPEAMENTO DO SOLO, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CURSI, Danilo Eduardo et al. Novel tools for adjusting spatial variability in the early sugarcane breeding stage. Frontiers in Plant Science, v. 12, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.749533. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Cursi, D. E., Gazaffi, R., Hoffmann, H. P., Brasco, T. L., Amaral, L. R. do, & Dourado Neto, D. (2021). Novel tools for adjusting spatial variability in the early sugarcane breeding stage. Frontiers in Plant Science, 12, 1-11. doi:10.3389/fpls.2021.749533
NLM
Cursi DE, Gazaffi R, Hoffmann HP, Brasco TL, Amaral LR do, Dourado Neto D. Novel tools for adjusting spatial variability in the early sugarcane breeding stage [Internet]. Frontiers in Plant Science. 2021 ; 12 1-11.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.749533
Vancouver
Cursi DE, Gazaffi R, Hoffmann HP, Brasco TL, Amaral LR do, Dourado Neto D. Novel tools for adjusting spatial variability in the early sugarcane breeding stage [Internet]. Frontiers in Plant Science. 2021 ; 12 1-11.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.749533
Artigo de periodico
Digital soil mapping using multispectral modeling with Landsat time series cloud computing based (2021)
Novais, Jean de Jesus ; Lacerda, Marilusa P. C ; Sano, Edson E ; Demattê, José Alexandre Melo ; Oliveira Júnior, Manuel P
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, COMPUTAÇÃO EM NUVEM, ESPECTROSCOPIA, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MAPEAMENTO DO SOLO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NOVAIS, Jean de Jesus et al. Digital soil mapping using multispectral modeling with Landsat time series cloud computing based. Remote Sensing, v. 13, p. 1-18, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13061181. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Novais, J. de J., Lacerda, M. P. C., Sano, E. E., Demattê, J. A. M., & Oliveira Júnior, M. P. (2021). Digital soil mapping using multispectral modeling with Landsat time series cloud computing based. Remote Sensing, 13, 1-18. doi:10.3390/rs13061181
NLM
Novais J de J, Lacerda MPC, Sano EE, Demattê JAM, Oliveira Júnior MP. Digital soil mapping using multispectral modeling with Landsat time series cloud computing based [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-18.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13061181
Vancouver
Novais J de J, Lacerda MPC, Sano EE, Demattê JAM, Oliveira Júnior MP. Digital soil mapping using multispectral modeling with Landsat time series cloud computing based [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-18.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13061181
Artigo de periodico
Leveraging the application of Earth observation data for mapping cropland soils in Brazil (2021)
Safanelli, José Lucas ; Demattê, Jose Alexandre Melo ; Chabrillat, Sabine ; Poppiel, Raul Roberto ; Rizzo, Rodnei ; Dotto, André Carnieletto ; Silvero, Nélida Elizabet Quiñonez ; Mendes, Wanderson de Sousa ; Bonfatti, Benito Roberto ; Ruiz, Luis Fernando Chimelo ; ten Caten, Alexandre ; Dalmolin, Ricardo S. D
Fonte: Geoderma. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MAPEAMENTO DO SOLO, SENSORIAMENTO REMOTO, SOLO AGRÍCOLA, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SAFANELLI, José Lucas et al. Leveraging the application of Earth observation data for mapping cropland soils in Brazil. Geoderma, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115042. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Safanelli, J. L., Demattê, J. A. M., Chabrillat, S., Poppiel, R. R., Rizzo, R., Dotto, A. C., et al. (2021). Leveraging the application of Earth observation data for mapping cropland soils in Brazil. Geoderma, 1-13. doi:10.1016/j.geoderma.2021.115042
NLM
Safanelli JL, Demattê JAM, Chabrillat S, Poppiel RR, Rizzo R, Dotto AC, Silvero NEQ, Mendes W de S, Bonfatti BR, Ruiz LFC, ten Caten A, Dalmolin RSD. Leveraging the application of Earth observation data for mapping cropland soils in Brazil [Internet]. Geoderma. 2021 ; 1-13.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115042
Vancouver
Safanelli JL, Demattê JAM, Chabrillat S, Poppiel RR, Rizzo R, Dotto AC, Silvero NEQ, Mendes W de S, Bonfatti BR, Ruiz LFC, ten Caten A, Dalmolin RSD. Leveraging the application of Earth observation data for mapping cropland soils in Brazil [Internet]. Geoderma. 2021 ; 1-13.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115042
Artigo de periodico
Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach (2021)
Naimi, Salman ; Ayoubi, Shamsollah ; Zeraatpisheh, Mojtaba ; Dematte, Jose Alexandre Melo
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: SALINIDADE DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, SENSORIAMENTO REMOTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS
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ABNT
NAIMI, Salman et al. Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach. Remote Sensing, v. 13, p. 1-21, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13234825. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Naimi, S., Ayoubi, S., Zeraatpisheh, M., & Dematte, J. A. M. (2021). Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach. Remote Sensing, 13, 1-21. doi:10.3390/rs13234825
NLM
Naimi S, Ayoubi S, Zeraatpisheh M, Dematte JAM. Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-21.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13234825
Vancouver
Naimi S, Ayoubi S, Zeraatpisheh M, Dematte JAM. Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-21.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13234825
Artigo de periodico
Earth observation data-driven cropland soil monitoring: a review (2021)
Tziolas, Nikolaos ; Tsakiridis, Nikolaos; Chabrillat, Sabine ; Demattê, José Alexandre Melo ; Ben-Dor, Eyal; Gholizadeh, Asa ; Zalidis, George; Van Wesemael, Bas
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE ESPECTRAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARBONO, MAPEAMENTO DO SOLO, REVISÃO SISTEMÁTICA, SENSORIAMENTO REMOTO, SOLO AGRÍCOLA
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ABNT
TZIOLAS, Nikolaos et al. Earth observation data-driven cropland soil monitoring: a review. Remote Sensing, v. 13, p. 1-29, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13214439. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Tziolas, N., Tsakiridis, N., Chabrillat, S., Demattê, J. A. M., Ben-Dor, E., Gholizadeh, A., et al. (2021). Earth observation data-driven cropland soil monitoring: a review. Remote Sensing, 13, 1-29. doi:10.3390/rs13214439
NLM
Tziolas N, Tsakiridis N, Chabrillat S, Demattê JAM, Ben-Dor E, Gholizadeh A, Zalidis G, Van Wesemael B. Earth observation data-driven cropland soil monitoring: a review [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-29.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13214439
Vancouver
Tziolas N, Tsakiridis N, Chabrillat S, Demattê JAM, Ben-Dor E, Gholizadeh A, Zalidis G, Van Wesemael B. Earth observation data-driven cropland soil monitoring: a review [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-29.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13214439
Artigo de periodico
Soil Color and Mineralogy Mapping Using Proximal and Remote Sensing in Midwest Brazil (2020)
Poppiel, Raúl Roberto ; Lacerda, Marilusa P. C ; Rizzo, Rodnei ; Safanelli, José Lucas ; Bonfatti, Benito Roberto ; Silvero, Nélida Elizabet Quiñonez ; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: Remote Sensing. Unidades: ESALQ, ECOLOGIA APLICADA
Assuntos: SENSORIAMENTO REMOTO, COR DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, MINERALOGIA DO SOLO, TIPOLOGIA DO SOLO
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ABNT
POPPIEL, Raúl Roberto et al. Soil Color and Mineralogy Mapping Using Proximal and Remote Sensing in Midwest Brazil. Remote Sensing, v. 12, p. 1-31, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs12071197. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Poppiel, R. R., Lacerda, M. P. C., Rizzo, R., Safanelli, J. L., Bonfatti, B. R., Silvero, N. E. Q., & Demattê, J. A. M. (2020). Soil Color and Mineralogy Mapping Using Proximal and Remote Sensing in Midwest Brazil. Remote Sensing, 12, 1-31. doi:10.3390/rs12071197
NLM
Poppiel RR, Lacerda MPC, Rizzo R, Safanelli JL, Bonfatti BR, Silvero NEQ, Demattê JAM. Soil Color and Mineralogy Mapping Using Proximal and Remote Sensing in Midwest Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2020 ; 12 1-31.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs12071197
Vancouver
Poppiel RR, Lacerda MPC, Rizzo R, Safanelli JL, Bonfatti BR, Silvero NEQ, Demattê JAM. Soil Color and Mineralogy Mapping Using Proximal and Remote Sensing in Midwest Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2020 ; 12 1-31.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs12071197
Artigo de periodico
Green Spaces, Land Cover, Street Trees and Hypertension in the Megacity of São Paulo (2020)
Moreira, Tiana Carla Lopes ; Polizel, Jefferson Lordello ; Santos, Itamar de Souza ; Silva Filho, Demóstenes Ferreira da ; Bensenor, Isabela Judith Martins ; Lotufo, Paulo Andrade ; Mauad, Thais
Fonte: International Journal of Environmental Research and Public Health. Unidades: ESALQ, FM
Assuntos: ESPAÇO URBANO, HIPERTENSÃO, MAPEAMENTO DO SOLO, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE
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ABNT
MOREIRA, Tiana Carla Lopes et al. Green Spaces, Land Cover, Street Trees and Hypertension in the Megacity of São Paulo. International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 17, p. 1-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/ijerph17030725. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Moreira, T. C. L., Polizel, J. L., Santos, I. de S., Silva Filho, D. F. da, Bensenor, I. J. M., Lotufo, P. A., & Mauad, T. (2020). Green Spaces, Land Cover, Street Trees and Hypertension in the Megacity of São Paulo. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17, 1-14. doi:10.3390/ijerph17030725
NLM
Moreira TCL, Polizel JL, Santos I de S, Silva Filho DF da, Bensenor IJM, Lotufo PA, Mauad T. Green Spaces, Land Cover, Street Trees and Hypertension in the Megacity of São Paulo [Internet]. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020 ; 17 1-14.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ijerph17030725
Vancouver
Moreira TCL, Polizel JL, Santos I de S, Silva Filho DF da, Bensenor IJM, Lotufo PA, Mauad T. Green Spaces, Land Cover, Street Trees and Hypertension in the Megacity of São Paulo [Internet]. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020 ; 17 1-14.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ijerph17030725
Artigo de periodico
Multispectral Models from Bare Soil Composites for Mapping Topsoil Properties over Europe (2020)
Safanelli, José Lucas ; Chabrillat, Sabine; Ben-Dor, Eyal; Demattê, Jose Alexandre Melo
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: SENSORIAMENTO REMOTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MAPEAMENTO DO SOLO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SAFANELLI, José Lucas et al. Multispectral Models from Bare Soil Composites for Mapping Topsoil Properties over Europe. Remote Sensing, v. 12, p. 1-22, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs12091369. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Safanelli, J. L., Chabrillat, S., Ben-Dor, E., & Demattê, J. A. M. (2020). Multispectral Models from Bare Soil Composites for Mapping Topsoil Properties over Europe. Remote Sensing, 12, 1-22. doi:10.3390/rs12091369
NLM
Safanelli JL, Chabrillat S, Ben-Dor E, Demattê JAM. Multispectral Models from Bare Soil Composites for Mapping Topsoil Properties over Europe [Internet]. Remote Sensing. 2020 ; 12 1-22.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs12091369
Vancouver
Safanelli JL, Chabrillat S, Ben-Dor E, Demattê JAM. Multispectral Models from Bare Soil Composites for Mapping Topsoil Properties over Europe [Internet]. Remote Sensing. 2020 ; 12 1-22.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs12091369
Artigo de periodico
Mapping at 30 m Resolution of Soil Attributes at Multiple Depths in Midwest Brazil (2019)
Poppiel, Raul Roberto ; Lacerda, Marilusa P. C ; Safanelli, José Lucas ; Rizzo, Rodnei ; Oliveira Júnior, Manuel P; Novais, Jean Jesus ; Demattê, Jose Alexandre Melo
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: MANEJO DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, SENSORIAMENTO REMOTO, SOLO DE CERRADO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
POPPIEL, Raul Roberto et al. Mapping at 30 m Resolution of Soil Attributes at Multiple Depths in Midwest Brazil. Remote Sensing, v. 11, p. 1-29, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs11242905. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Poppiel, R. R., Lacerda, M. P. C., Safanelli, J. L., Rizzo, R., Oliveira Júnior, M. P., Novais, J. J., & Demattê, J. A. M. (2019). Mapping at 30 m Resolution of Soil Attributes at Multiple Depths in Midwest Brazil. Remote Sensing, 11, 1-29. doi:10.3390/rs11242905
NLM
Poppiel RR, Lacerda MPC, Safanelli JL, Rizzo R, Oliveira Júnior MP, Novais JJ, Demattê JAM. Mapping at 30 m Resolution of Soil Attributes at Multiple Depths in Midwest Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2019 ; 11 1-29.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs11242905
Vancouver
Poppiel RR, Lacerda MPC, Safanelli JL, Rizzo R, Oliveira Júnior MP, Novais JJ, Demattê JAM. Mapping at 30 m Resolution of Soil Attributes at Multiple Depths in Midwest Brazil [Internet]. Remote Sensing. 2019 ; 11 1-29.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs11242905
Artigo de periodico
Improvement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images (2018)
Fongaro, Caio Troula; Demattê, José Alexandre Melo ; Rizzo, Rodnei ; Safanelli, José Lucas ; Mendes, Wanderson de Sousa ; Dotto, André Carnieletto ; Vicente, Luiz Eduardo; Franceschini, Marston H. D; Ustin, Susan L
Fonte: Remote Sensing. Unidades: ESALQ, ECOLOGIA APLICADA
Assuntos: ESPECTROSCOPIA, MAPEAMENTO DO SOLO, AGRICULTURA DE PRECISÃO, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, DEGRADAÇÃO DO SOLO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FONGARO, Caio Troula et al. Improvement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images. Remote Sensing, v. 10, n. 10, p. 1-21, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs10101555. Acesso em: 13 out. 2024.
APA
Fongaro, C. T., Demattê, J. A. M., Rizzo, R., Safanelli, J. L., Mendes, W. de S., Dotto, A. C., et al. (2018). Improvement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images. Remote Sensing, 10( 10), 1-21. doi:10.3390/rs10101555
NLM
Fongaro CT, Demattê JAM, Rizzo R, Safanelli JL, Mendes W de S, Dotto AC, Vicente LE, Franceschini MHD, Ustin SL. Improvement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images [Internet]. Remote Sensing. 2018 ; 10( 10): 1-21.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs10101555
Vancouver
Fongaro CT, Demattê JAM, Rizzo R, Safanelli JL, Mendes W de S, Dotto AC, Vicente LE, Franceschini MHD, Ustin SL. Improvement of clay and sand quantification based on a novel approach with a focus on multispectral satellite images [Internet]. Remote Sensing. 2018 ; 10( 10): 1-21.[citado 2024 out. 13 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs10101555

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