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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
20/05/2022 |
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Data da última atualização: |
20/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
OSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; MORAES, M. C. B.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C. |
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Afiliação: |
LUCAS PRADO OSCO, Unoeste; DANIELLE ELIS GARCIA FURUYA, Unoeste; MICHELLE TAÍS GARCIA FURUYA, Unoeste; DANIEL VERAS CORRÊA, Unoeste; WESLEY NUNES GONÇALVEZ, UFMS; JOSÉ MARCATO JUNIOR, UFMS; MIGUEL BORGES, Cenargen; MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen; MIRIAN FERNANDES FURTADO MICHEREFF; MICHELY FERREIRA SANTOS AQUINO; RAUL ALBERTO LAUMANN, Cenargen; VERALDO LISENBERG, UDESC; ANA PAULA MARQUES RAMOS, Unoeste; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
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Título: |
An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Infrared Physics & Technology, v. 123, 2022. 104203. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104203 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes. |
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Palavras-Chave: |
Field spectroscopy. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial intelligence; Precision agriculture; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143293/1/1-s2.0-S1350449522001840-main.pdf
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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| 1. |  | OSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; MORAES, M. C. B.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C. An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods. Infrared Physics & Technology, v. 123, 2022. 104203. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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