%0 Journal Article %@nexthigherunit 8JMKD3MGPCW/46KUATE %@archivingpolicy denypublisher denyfinaldraft24 %2 sid.inpe.br/mtc-m21b/2021/07.30.18.47.01 %@usergroup claudia.almeida@inpe.br %4 sid.inpe.br/mtc-m21b/2021/07.30.18.47 %3 LaRosa et al_2021_ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.pdf %@mirrorrepository iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31 %9 journal article %@issn 0924-2716 %A Rosa, Laura Elena Cué La, %A Söthe, Camile, %A Feitosa, Raul Queiroz, %A Almeida, Cláudia Maria de, %A Schimalski, Marcos Benedito, %A Oliveira, Dário Augusto Borges, %@secondarytype PRE PI %B ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing %D 2021 %F self-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR %P 35-49 %@secondarymark A1_GEOCIÊNCIAS A2_INTERDISCIPLINAR A2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_ENGENHARIAS_IV B1_BIODIVERSIDADE C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I %T Multi-task fully convolutional network for tree species mapping in dense forests using small training hyperspectral data %V 179 %@e-mailaddress claudia.almeida@inpe.br %@documentstage not transferred %@group %@group %@group %@group DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR %@dissemination WEBSCI; PORTALCAPES; COMPENDEX; SCOPUS. %@orcid 0000-0002-6284-9494 %@orcid 0000-0001-5259-3838 %@orcid 0000-0001-8344-5096 %@orcid 0000-0002-6523-3169 %@orcid 0000-0001-7401-3881 %@orcid 0000-0002-0674-5332 %@resumeid %@resumeid %@resumeid %@resumeid 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3 %@affiliation %@affiliation %@affiliation %@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) %@versiontype publisher %@holdercode {isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S} %@doi 10.1016/j.isprsjprs.2021.07.001 %@tertiarymark Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação