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Artigo de periodico
Quality Indicators to Subsidize Soil Conservation Under Pasture in Brazil (2025)
Costa, Adriana Monteiro da; Fernandes, Luís Filipe Sanches; Pacheco, Fernando António Leal ; Valera, Carlos Alberto
Fonte: Land Degradation & Development. Unidade: ESALQ
Assuntos: CONSERVAÇÃO DO SOLO, PASTAGENS, QUALIDADE DO SOLO
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ABNT
COSTA, Adriana Monteiro da et al. Quality Indicators to Subsidize Soil Conservation Under Pasture in Brazil. Land Degradation & Development, p. 1-28, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/ldr.5504. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Costa, A. M. da, Fernandes, L. F. S., Pacheco, F. A. L., & Valera, C. A. (2025). Quality Indicators to Subsidize Soil Conservation Under Pasture in Brazil. Land Degradation & Development, 1-28. doi:10.1002/ldr.5504
NLM
Costa AM da, Fernandes LFS, Pacheco FAL, Valera CA. Quality Indicators to Subsidize Soil Conservation Under Pasture in Brazil [Internet]. Land Degradation & Development. 2025 ; 1-28.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1002/ldr.5504
Vancouver
Costa AM da, Fernandes LFS, Pacheco FAL, Valera CA. Quality Indicators to Subsidize Soil Conservation Under Pasture in Brazil [Internet]. Land Degradation & Development. 2025 ; 1-28.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1002/ldr.5504
Artigo de periodico
Mapping soil thickness using a mechanistic model and machine learning approaches (2025)
Rosin, Nícolas Augusto ; Mello, Danilo César de; Bonfatti, Benito R; Hartemink, Alfred E; Ferreira, Tiago Osorio ; Silvero, Nelida Elizabet Quiñonez ; Poppiel, Raul Roberto ; Mendes, Wanderson de S; Veloso, Gustavo Vieira; Francelino, Márcio Rocha; Alves, Marcelo Rodrigo; Falcioni, Renan; Demattê, José Alexandre Melo
Fonte: Catena. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MAPEAMENTO DO SOLO, MORFOLOGIA DO SOLO, SOLOS
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ABNT
ROSIN, Nícolas Augusto et al. Mapping soil thickness using a mechanistic model and machine learning approaches. Catena, v. 249, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108621. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Rosin, N. A., Mello, D. C. de, Bonfatti, B. R., Hartemink, A. E., Ferreira, T. O., Silvero, N. E. Q., et al. (2025). Mapping soil thickness using a mechanistic model and machine learning approaches. Catena, 249, 1-17. doi:10.1016/j.catena.2024.108621
NLM
Rosin NA, Mello DC de, Bonfatti BR, Hartemink AE, Ferreira TO, Silvero NEQ, Poppiel RR, Mendes W de S, Veloso GV, Francelino MR, Alves MR, Falcioni R, Demattê JAM. Mapping soil thickness using a mechanistic model and machine learning approaches [Internet]. Catena. 2025 ; 249 1-17.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108621
Vancouver
Rosin NA, Mello DC de, Bonfatti BR, Hartemink AE, Ferreira TO, Silvero NEQ, Poppiel RR, Mendes W de S, Veloso GV, Francelino MR, Alves MR, Falcioni R, Demattê JAM. Mapping soil thickness using a mechanistic model and machine learning approaches [Internet]. Catena. 2025 ; 249 1-17.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108621
Artigo de periodico
Analysis of organic and mineral nitrogen, total organic carbon and humic fractions in Ferralsols: an approach using Vis-NIR-SWIR, MIR and X-ray fluorescence spectroscopy (2024)
Lima, Bruna Coelho de; Santos, Carlos H. dos; Tiritan, Carlos S; Demattê, José Alexandre Melo ; Gomez, Andres Mauricio Rico ; Albarracín, Heidy Soledad Rodríguez ; Bartsch, Bruno dos Anjos
Fonte: Discover Environment. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARBONO, ESPECTROSCOPIA, HÚMUS, MATÉRIA ORGÂNICA DO SOLO, NITROGÊNIO, SOLO ARENOSO
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ABNT
LIMA, Bruna Coelho de et al. Analysis of organic and mineral nitrogen, total organic carbon and humic fractions in Ferralsols: an approach using Vis-NIR-SWIR, MIR and X-ray fluorescence spectroscopy. Discover Environment, v. 2, p. 1-19, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s44274-024-00097-3. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Lima, B. C. de, Santos, C. H. dos, Tiritan, C. S., Demattê, J. A. M., Gomez, A. M. R., Albarracín, H. S. R., & Bartsch, B. dos A. (2024). Analysis of organic and mineral nitrogen, total organic carbon and humic fractions in Ferralsols: an approach using Vis-NIR-SWIR, MIR and X-ray fluorescence spectroscopy. Discover Environment, 2, 1-19. doi:10.1007/s44274-024-00097-3
NLM
Lima BC de, Santos CH dos, Tiritan CS, Demattê JAM, Gomez AMR, Albarracín HSR, Bartsch B dos A. Analysis of organic and mineral nitrogen, total organic carbon and humic fractions in Ferralsols: an approach using Vis-NIR-SWIR, MIR and X-ray fluorescence spectroscopy [Internet]. Discover Environment. 2024 ; 2 1-19.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s44274-024-00097-3
Vancouver
Lima BC de, Santos CH dos, Tiritan CS, Demattê JAM, Gomez AMR, Albarracín HSR, Bartsch B dos A. Analysis of organic and mineral nitrogen, total organic carbon and humic fractions in Ferralsols: an approach using Vis-NIR-SWIR, MIR and X-ray fluorescence spectroscopy [Internet]. Discover Environment. 2024 ; 2 1-19.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s44274-024-00097-3
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: 08 out. 2025.
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 2025 out. 08 ] 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 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36219-9
Trabalho de evento
Mapeamento digital do solo e simulação de culturas para definir a influência espacial dos solos na produção de cana-de-açúcar (2023)
Santos, Natasha Valadares dos ; Rizzo, Rodnei ; Dias, Henrique Boriolo; Bonfatti, Benito Roberto; Amorim, Merilyn Taynara Accorsi ; Rosas, Jorge Tadeu Fim ; Sentelhas, Paulo Cesar ; Demattê, Jose Alexandre Melo
Fonte: Anais .... Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: CANA-DE-AÇÚCAR, MAPEAMENTO DO SOLO, SIMULAÇÃO, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
SANTOS, Natasha Valadares dos et al. Mapeamento digital do solo e simulação de culturas para definir a influência espacial dos solos na produção de cana-de-açúcar. 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/mapeamento-digital-do-solo-e-simulacao-de-culturas-para-definir-a-influencia-esp?lang=pt-br. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Santos, N. V. dos, Rizzo, R., Dias, H. B., Bonfatti, B. R., Amorim, M. T. A., Rosas, J. T. F., et al. (2023). Mapeamento digital do solo e simulação de culturas para definir a influência espacial dos solos na produção de cana-de-açúcar. 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/mapeamento-digital-do-solo-e-simulacao-de-culturas-para-definir-a-influencia-esp?lang=pt-br
NLM
Santos NV dos, Rizzo R, Dias HB, Bonfatti BR, Amorim MTA, Rosas JTF, Sentelhas PC, Demattê JAM. Mapeamento digital do solo e simulação de culturas para definir a influência espacial dos solos na produção de cana-de-açúcar [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/mapeamento-digital-do-solo-e-simulacao-de-culturas-para-definir-a-influencia-esp?lang=pt-br
Vancouver
Santos NV dos, Rizzo R, Dias HB, Bonfatti BR, Amorim MTA, Rosas JTF, Sentelhas PC, Demattê JAM. Mapeamento digital do solo e simulação de culturas para definir a influência espacial dos solos na produção de cana-de-açúcar [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/mapeamento-digital-do-solo-e-simulacao-de-culturas-para-definir-a-influencia-esp?lang=pt-br
Artigo de periodico
Sensing technologies for characterizing and monitoring soil functions: a review (2022)
Silvero, Nélida Elizabet Quinõnez ; Demattê, José Alexandre Melo ; Minasny, Budiman; Rosin, Nícolas Augusto ; Nascimento, Jessica García; Albarracín, Heidy Soledad Rodríguez ; Bellinaso, Henrique ; Gómez, Andrés Mauricio Rico
Fonte: Advances in Agronomy. Unidade: ESALQ
Assuntos: ESPECTROSCOPIA, MONITORAÇÃO DOS SOLOS, SENSORIAMENTO REMOTO, SOLOS, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVERO, Nélida Elizabet Quinõnez et al. Sensing technologies for characterizing and monitoring soil functions: a review. Advances in Agronomy, p. 1-44, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/bs.agron.2022.08.002. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Silvero, N. E. Q., Demattê, J. A. M., Minasny, B., Rosin, N. A., Nascimento, J. G., Albarracín, H. S. R., et al. (2022). Sensing technologies for characterizing and monitoring soil functions: a review. Advances in Agronomy, 1-44. doi:10.1016/bs.agron.2022.08.002
NLM
Silvero NEQ, Demattê JAM, Minasny B, Rosin NA, Nascimento JG, Albarracín HSR, Bellinaso H, Gómez AMR. Sensing technologies for characterizing and monitoring soil functions: a review [Internet]. Advances in Agronomy. 2022 ; 1-44.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/bs.agron.2022.08.002
Vancouver
Silvero NEQ, Demattê JAM, Minasny B, Rosin NA, Nascimento JG, Albarracín HSR, Bellinaso H, Gómez AMR. Sensing technologies for characterizing and monitoring soil functions: a review [Internet]. Advances in Agronomy. 2022 ; 1-44.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/bs.agron.2022.08.002
Artigo de periodico
Estimation of effective calibration sample size using visible near infrared spectroscopy: deep learning vs machine learning (2020)
Ng, Wartini; Minasny, Budiman; Mendes, Wanderson de Sousa ; Dematte, Jose Alexandre Melo
Fonte: Soil Discussions. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DO SOLO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, REDES NEURAIS, SOLOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NG, Wartini et al. Estimation of effective calibration sample size using visible near infrared spectroscopy: deep learning vs machine learning. Soil Discussions, v. 6, p. 565–578, 2020Tradução . . Disponível em: https://soil.copernicus.org/articles/6/565/2020/soil-6-565-2020.pdf. Acesso em: 08 out. 2025.
APA
Ng, W., Minasny, B., Mendes, W. de S., & Dematte, J. A. M. (2020). Estimation of effective calibration sample size using visible near infrared spectroscopy: deep learning vs machine learning. Soil Discussions, 6, 565–578. doi:10.5194/soil-2019-48
NLM
Ng W, Minasny B, Mendes W de S, Dematte JAM. Estimation of effective calibration sample size using visible near infrared spectroscopy: deep learning vs machine learning [Internet]. Soil Discussions. 2020 ; 6 565–578.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://soil.copernicus.org/articles/6/565/2020/soil-6-565-2020.pdf
Vancouver
Ng W, Minasny B, Mendes W de S, Dematte JAM. Estimation of effective calibration sample size using visible near infrared spectroscopy: deep learning vs machine learning [Internet]. Soil Discussions. 2020 ; 6 565–578.[citado 2025 out. 08 ] Available from: https://soil.copernicus.org/articles/6/565/2020/soil-6-565-2020.pdf

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