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 Autoria: TREVIZAM, R.; NASCIMENTO, E. R. P. do; SANO, E. E. O objetivo geral do trabalho consiste em avaliar o desempenho de dados do sensor R99B-SAR (polarizações HH e HV) para discriminar classes de cobertura vegetal e identificar áreas com exploração seleti... ... |
 Autoria: EMBRAPA PECUÁRIA SUDESTE. O SARA é um sistema on-line e gratuito para apoio na identificação de práticas de manejo nas propriedades que aumentam o risco de desenvolvimento de nematoides gastrintestinais (vermes) resistentes ao... ... |
 Autoria: VALLADARES, G. S.; MARIN, F. R.; OSHIRO, O. T.; GUIMARÃES, M. The climatic variables are used in Soil Taxonomy (Soil Survey Staff, 1999) for soil classification, because it is important to plant germination and growth, soil formation and others soil properties.... ... |
 Autoria: OLIVEIRA, M. V. N. d'; LOCKS, C. J. Neste trabalho apresentamos uma comparação entre modelos digitais de terreno (MDT), de superfície e de altura (MDA) produzidos a partir de dados LiDAR e SAR aerotransportado, e verificamos a possibili... ... |
 Autoria: ALVES, S. A. S.; ASSANTE, L. R.; SANO, E. E.; MENESES, P. R. Este estudo apresenta uma abordagem metodológica baseada em imagens de radar e nos critérios de tonalidade, tamanho e forma geométrica para identificar prováveis pistas de pouso não-homologadas na Ama... ... |
 Autoria: TORO, A. P. S. G. D.; CAPUCCI, G.; WERNER, J. P. S.; BUENO, I. T.; ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHÃES, P. S. G.; OLIVEIRA JÚNIOR, J. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. The present work aimed to identify the impacts of precipitation on the backscattering coefficient from Sentinel-1, in areas with agricultural landscape. |
 Autoria: FERREIRA, M. E.; AGUIAR, M. C. de; FERREIRA JÚNIOR, L. G.; FERREIRA, N. C.; SANO, E. E. ABSTRACT -The widespread occurrence of clouds over the Amazon basin for most of the year makes radar data particularly interesting for mapping the vegetative cover and for monitoring deforestation and... ... |
 Autoria: TORO, A. P. S. G. D. D.; BUENO, I. T.; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A. In this work, we explored the potential of three machine and deep learning algorithms (random forest, long short-term memory, and transformer) to perform early-season (with three-time windows) mapping... ... |
 Autoria: SANO, E. E.; RIZZOLI, P.; KOYAMA, C. N.; WATANABE, M.; ADAMI, M.; SHIMABUKURO, Y. E.; SILVA, G. B. S. da; FREITAS, D. M. de Abstract: Global-scale forest/non-forest (FNF) maps are of crucial importance for applications like biomass estimation and deforestation monitoring. Global FNF maps based on optical remote sensing dat... ... |
 Autoria: XAUD, H. A. M.; FONSECA, L. M. da; SANTOS, J. R. dos; GOLTZ, G. A. M.; XAUD, M. R.
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