Data/hora: 05/06/2024 09:16:39

Biblioteca(s): 	Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.	
Data corrente: 	22/11/2021	
Data da última atualização: 	24/02/2022	
Autoria: 	FURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; LAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C.	
Afiliação: 	MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen; MIGUEL BORGES, Cenargen; RAUL ALBERTO LAUMANN, Cenargen; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA.	
Título: 	Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021.	
Páginas: 	1 - 10	
DOI: 	https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102608	
Idioma: 	Inglês	
Palavras-Chave: 	Proximal hyperspectral sensing; Random forest.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN)	
Exemplares: 	CENARGEN - (38662-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS