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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
Data corrente: |
22/11/2021 |
Data da última atualização: |
24/02/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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