Artigos de referência:

• Feitosa, F. da F., Vasconcelos, V. V., de Pinho, C. M. D., da Silva, G. F. G., da Silva Gonçalves, G., Danna, L. C. C., & Lisboa, F. S. (2021). IMMerSe: an integrated methodology for mapping and classifying precarious settlements. Applied geography, 133, 102494.

• Georganos, S., Grippa, T., Gadiaga, A., Linard, C., Lennert, M., Vanhuysse, S., Mboga, N., Wolff, E., & Kalogirou, S. (2021). Geographical random forests: a spatial extension of the random forest algorithm to address spatial heterogeneity in remote sensing and population modelling, Geocarto International, 36:2, 121-136, DOI: 10.1080/10106049.2019.1595177

Proposta de trabalho

identificacao_e_estimativa_de_domicilios_em_areas_precarias_em_maraba.pdf

Comentario Bruno