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Detalhes Referência

Tipo
Artigos em Revista

Tipo de Documento
Artigo Completo

Título
A deep learning approach for mapping and dating burned areas using temporal sequences of satellite images

Participantes na publicação
Miguel M. Pinto (Author)
IDL
Renata Libonati (Author)
IDL
Ricardo M. Trigo (Author)
Dep. Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia
IDL
Isabel F. Trigo (Author)
Instituto Dom Luiz (IDL), Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, Campo Grande, 1749–016, Lisboa, Portugal
Carlos C. DaCamara (Author)
Dep. Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia
IDL

Data de Publicação
2020-02

Instituição
FACULDADE DE CIÊNCIAS DA UNIVERSIDADE DE LISBOA

Suporte
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

Identificadores da Publicação
ISSN - 0924-2716

Editora
Elsevier BV

Volume
160

Número de Páginas
14
Página Inicial
260
Página Final
274

Identificadores do Documento
DOI - https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.014
URL - http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.014

Identificadores de Qualidade
SCOPUS Q1 (2019) - 11.7 - Computers in Earth Sciences


Exportar referência

APA
Miguel M. Pinto, Renata Libonati, Ricardo M. Trigo, Isabel F. Trigo, Carlos C. DaCamara, (2020). A deep learning approach for mapping and dating burned areas using temporal sequences of satellite images. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 160, 260-274. ISSN 0924-2716. eISSN . http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.12.014

IEEE
Miguel M. Pinto, Renata Libonati, Ricardo M. Trigo, Isabel F. Trigo, Carlos C. DaCamara, "A deep learning approach for mapping and dating burned areas using temporal sequences of satellite images" in ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 160, pp. 260-274, 2020. 10.1016/j.isprsjprs.2019.12.014

BIBTEX
@article{45811, author = {Miguel M. Pinto and Renata Libonati and Ricardo M. Trigo and Isabel F. Trigo and Carlos C. DaCamara}, title = {A deep learning approach for mapping and dating burned areas using temporal sequences of satellite images}, journal = {ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing}, year = 2020, pages = {260-274}, volume = 160 }