Use of Sentinel 2 imagery to estimate vegetation height in fragments of Atlantic Forest (2022)
- Authors:
- Autor USP: BOSCOLO, DANILO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.ecoinf.2022.101680
- Subjects: SENSORIAMENTO REMOTO; VEGETAÇÃO
- Keywords: Remote sensing; Vegetation structure; LiDAR; Tropical Forest
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Ecological Informatics
- ISSN: 1574-9541
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 69, art. 101680, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: publisher-specific-oa
-
ABNT
PEREZ, Gabriel Guariglia et al. Use of Sentinel 2 imagery to estimate vegetation height in fragments of Atlantic Forest. Ecological Informatics, v. 69, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101680. Acesso em: 21 maio 2024. -
APA
Perez, G. G., Bourscheidt, V., Lopes, L. E., Takata, J. T., Ferreira, P. A., & Boscolo, D. (2022). Use of Sentinel 2 imagery to estimate vegetation height in fragments of Atlantic Forest. Ecological Informatics, 69. doi:10.1016/j.ecoinf.2022.101680 -
NLM
Perez GG, Bourscheidt V, Lopes LE, Takata JT, Ferreira PA, Boscolo D. Use of Sentinel 2 imagery to estimate vegetation height in fragments of Atlantic Forest [Internet]. Ecological Informatics. 2022 ; 69[citado 2024 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101680 -
Vancouver
Perez GG, Bourscheidt V, Lopes LE, Takata JT, Ferreira PA, Boscolo D. Use of Sentinel 2 imagery to estimate vegetation height in fragments of Atlantic Forest [Internet]. Ecological Informatics. 2022 ; 69[citado 2024 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101680 - Comparação e desempenho de algoritmos paramétricos na classificação supervisionada de áreas naturalmente heterogêneas e dinâmicas
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ecoinf.2022.101680 (Fonte: oaDOI API)
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