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Estimativas de produtividade primária bruta (GPP) utilizando imagens Landsat e o modelo geeSEBAL

dc.contributor.authorAlves, Wilany Rodrigues Galvãopt_BR
dc.contributor.authorRuhoff, Anderson Luispt_BR
dc.contributor.authorSouza, Vanessa de Arrudapt_BR
dc.contributor.authorRoberti, Débora Reginapt_BR
dc.date.accessioned2023-11-17T03:21:38Zpt_BR
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/267133pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. INPE ( 20. : 2023 : Florianópolis, SC). Anais. São José dos Campos : INPE, 2023pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectGPPen
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectCiclo do carbonopt_BR
dc.subjectgeeSEBALen
dc.subjectCASAen
dc.subjectEstimativapt_BR
dc.subjectLandsatpt_BR
dc.subjectLUEen
dc.subjectGoogle Earthpt_BR
dc.subjectLandsaten
dc.subjectBiomas : Brasilpt_BR
dc.titleEstimativas de produtividade primária bruta (GPP) utilizando imagens Landsat e o modelo geeSEBALpt_BR
dc.typeTrabalho completo publicado em eventopt_BR
dc.contributor.eventSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (20. : 2023 : Florianópolis, SC)pt_BR
dc.identifier.nrb001177860pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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