Data/hora: 23/09/2024 14:39:28

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	06/04/2022	
Data da última atualização: 	06/04/2022	
Autoria: 	LIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V.	
Afiliação: 	ELIZEU DE S. LIMA, FEAGRI/UNICAMP; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, FEAGRI/UNICAMP; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; RAFAEL MONTANARI, UNESP; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, FCAV/UNESP.	
Título: 	Random forest model to predict the height of Eucalyptus.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022.	
DOI: 	http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Special issue: artificial intelligence.	
Conteúdo: 	Eucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil.	
Palavras-Chave: 	Alumínio permutável; Aprendizado de máquina; Conteúdo de fósforo no solo; Crescimento de eucalipto; Eucalyptus urograndis; Floresta aleatória; Machine learning; Mistura de solos; Physicochemical variables of soil; Soil moisture; Soil phosphorus content; Variáveis físico-químicas do solo.	
Thesaurus Nal: 	Eucalyptus; Exchangeable aluminum.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1141899/1/AP-Random-forest-model-2022.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21194-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS