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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Algodão. Para informações adicionais entre em contato com cnpa.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
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Data corrente: |
22/08/2023 |
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Data da última atualização: |
23/08/2023 |
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Autoria: |
CARNEIRO, F. M.; BRITO FILHO, A. L. de; MARTINS, M. de S.; BRANDÃO, Z. N.; SHIRATSUCHI, L. S. |
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Afiliação: |
FRANCIELE MORLIN CARNEIRO, UTFPR; ARMANDO OPES DE BRITO FILHO, UNESP; MURILO DE SANTANA MARTINS, LOUISIANA STATE UNIVERSITY; ZIANY NEIVA BRANDÃO, CNPA; LUCIANO SHOZO SHIRATSUCHI, LOUISIANA STATE UNIVERSITY. |
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Título: |
Machine learning approach for corn nitrogen recommendation. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SILVA-MATOS, R. R. S. da; DOIHARA, I. P.; LINHARES, S. C. (org.). Medio ambiente: Agricultura, desarrollo y sustentabilidad 2. Ponta Grossa, PR: Atena, 2023. c. 3. |
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Páginas: |
p. 21-28. |
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ISBN: |
978-65-258-1530-5 |
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DOI: |
https://doi.org/10.22533/at.ed.3052302083 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Nitrogen (N) fertilizer recommendation tools are vital to precise agricultural management. The objectives of this research were to determine how many variables and remote sensor dataare needed to prescribe N fertilizer in corn (Zea mays L.), PFP (partial factor productivity), and yield integrating remote sensing and soil sensor technologies. The variables of this work were NIR, Red, Red-Edge wavelengths, plant height, canopy temperature, LAI (leaf area index), and apparent soil electrical conductivity (ECa). Random Forest Classifier was used to select the best input to estimate N rates, PFP, and corn yield. A confusion matrix was used to identify the accuracy of the Random Forest Classifier to detect the best inputs to estimate for which input we evaluated in this work. According to Random Forest, the best inputs to estimate the N rate and PFP were Red-Edge, Red, and NIR wavelengths, plant height, and canopy temperature. For estimate corn yield were: NIR wavelengths, N rates, plant height, Red-Edge, and canopy temperature. |
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Palavras-Chave: |
Active sensor; Estimativa de produtividade; Linguagem de máquina; Machine learning; Maize; Random Forest; Sensor ativo; Yield estimate. |
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Thesagro: |
Desenvolvimento Sustentável; Meio Ambiente; Milho; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus Nal: |
Environment; Remote sensing; Sustainable development. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agroenergia. Para informações adicionais entre em contato com cnpae.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia. |
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Data corrente: |
21/12/2015 |
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Data da última atualização: |
14/01/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GOMES, T. G.; NETO, C. S. B.; HADI, S. I. I. A.; MIDORIKAWA, G.; ALVEZ, G. S. C.; SIQUEIRA, F. G. de; MILLER, R. N. G. |
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Afiliação: |
Taísa Godoy Gomes, UNB; Clemente Soares Batista Neto, UNB; Sámed Ibrahim Isa Abdel Hadi, UFMG; Gláucia Midorikawa; Gabriel Sergio Costa Alves, UNB; FELIX GONCALVES DE SIQUEIRA, CNPAE; Robert Neil Gerard Miller, UNB. |
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Título: |
Expressão diferencial de genes associados à degradação enzimática e destoxificação da torta de pinhão-manso em Pleurotus pulmonarius. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
IN: V SIMPÓSIO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOLOGIA MOLECULAR, 5., Brasília, DF. [Anais...] Brasília: UnB, 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Destoxificação; Expressão diferencial de genes; RNAseq. |
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Thesaurus NAL: |
Pleurotus pulmonarius. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aMILLER, R. N. G.
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Registro original: |
Embrapa Agroenergia (CNPAE) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Registro |
Volume |
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