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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorALBUQUERQUE, R. W.
dc.contributor.authorVIEIRA, D. L. M.
dc.contributor.authorFERREIRA, M. E.
dc.contributor.authorSOARES, L. P.
dc.contributor.authorOLSEN, S. I.
dc.contributor.authorARAUJO, L. S. de
dc.contributor.authorVICENTE, L. E.
dc.contributor.authorTYMUS, J. R. C.
dc.contributor.authorBALIEIRO, C. P.
dc.contributor.authorMATSUMOTO, M. H.
dc.contributor.authorGROHMANN, C. H.
dc.date.accessioned2022-06-12T04:02:01Z-
dc.date.available2022-06-12T04:02:01Z-
dc.date.created2022-02-16
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationRemote Sensing, v. 14, n. 4, 830, 2022.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1140126-
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDeep learning
dc.subjectDrones
dc.subjectRemotely piloted aircraft
dc.subjectRGB
dc.subjectTree crown heterogeneity index
dc.subjectTree species
dc.titleMapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroCecropia
dc.subject.nalthesaurusPhotogrammetry
dc.subject.nalthesaurusSpecies diversity
dc.subject.nalthesaurusVismia
dc.description.notesNa publicação: Luciana Spinelli Araujo.
riaa.ainfo.id1140126
riaa.ainfo.lastupdate2022-06-10
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.3390/rs14040830
dc.contributor.institutionRAFAEL WALTER ALBUQUERQUE, UNB; DANIEL LUIS MASCIA VIEIRA, Cenargen; MANUEL EDUARDO FERREIRA, UFG; LUCAS PEDROSA SOARES, UNB; SØREN INGVOR OLSEN, University of Copenhagen, Denmark; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPMA; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; JULIO RICARDO CAETANO TYMUS, The Nature Conservancy Brasil-TNC; CINTIA PALHETA BALIEIRO, The Nature Conservancy Brasil-TNC; MARCELO HIROMITI MATSUMOTO, ESALQ/USP; CARLOS HENRIQUE GROHMANN, USP.
Aparece en las colecciones:Artigo em periódico indexado (CENARGEN)

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