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Detalhes Referência

Tipo
Artigos em Revista

Tipo de Documento
Artigo Completo

Título
Optical time series for the separation of land cover types with similar spectral signatures: cocoa agroforest and forest

Participantes na publicação
João E. Batista (Author)
Nuno M. Rodrigues (Author)
Ana I. R. Cabral (Author)
Maria J. P. Vasconcelos (Author)
Adriano Venturieri (Author)
Luiz G. T. Silva (Author)
Sara Silva (Author)
Dep. Informática
LASIGE

Data de Publicação
2022-05-03

Suporte
International Journal of Remote Sensing

Identificadores da Publicação
ISSN - 0143-1161

Editora
Informa UK Limited

Volume
43
Fascículo
9

Número de Páginas
22
Página Inicial
3298
Página Final
3319

Identificadores do Documento
DOI - https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2089540
URL - http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2022.2089540

Identificadores de Qualidade
SCIMAGO Q1 (2021) - 0.873 - earth and planetary sciences (miscellaneous)


Exportar referência

APA
João E. Batista, Nuno M. Rodrigues, Ana I. R. Cabral, Maria J. P. Vasconcelos, Adriano Venturieri, Luiz G. T. Silva, Sara Silva, (2022). Optical time series for the separation of land cover types with similar spectral signatures: cocoa agroforest and forest. International Journal of Remote Sensing, 43, 3298-3319. ISSN 0143-1161. eISSN . http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2022.2089540

IEEE
João E. Batista, Nuno M. Rodrigues, Ana I. R. Cabral, Maria J. P. Vasconcelos, Adriano Venturieri, Luiz G. T. Silva, Sara Silva, "Optical time series for the separation of land cover types with similar spectral signatures: cocoa agroforest and forest" in International Journal of Remote Sensing, vol. 43, pp. 3298-3319, 2022. 10.1080/01431161.2022.2089540

BIBTEX
@article{56757, author = {João E. Batista and Nuno M. Rodrigues and Ana I. R. Cabral and Maria J. P. Vasconcelos and Adriano Venturieri and Luiz G. T. Silva and Sara Silva}, title = {Optical time series for the separation of land cover types with similar spectral signatures: cocoa agroforest and forest}, journal = {International Journal of Remote Sensing}, year = 2022, pages = {3298-3319}, volume = 43 }