Data/hora: 22/06/2024 10:53:35

Biblioteca(s): | Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente: | 19/02/2022
Data da última atualização: | 29/03/2022
Autoria: | FERNANDES, I. K.; MATTA, D. H. da; COSTA-NETO, G.; HEINEMANN, A. B.
Afiliação: | IGOR KUIVJOGI FERNANDES, estagiário CNPAF; DAVID HENRIQUES DA MATTA, UFG; GERMANO COSTA-NETO, doutorando ESALQ; ALEXANDRE BRYAN HEINEMANN, CNPAF.
Título: | Aplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado.
Ano de publicação: | 2021
Fonte/Imprenta: | In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 15., 2021, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2021.
Páginas: | p. 34.
ISBN: | 978-65-87380-73-5
Idioma: | Português
Notas: | Evento online.
Conteúdo: | As previsões de produtividade agrícola, em especial do arroz irrigado, são fundamentais para o desenvolvimento das políticas agrícolas, notadamente no ambiente tropical. A possibilidade do uso de alternativas que têm a capacidade de prever o desempenho das culturas em resposta ao clima constituem estratégias que possibilitam grande avanço para a tomada de decisões na agricultura tropical. Avaliamos um método de aprendizado de máquina, denominado Random Forest (RF), por sua capacidade de prever as respostas da produção agrícola ao clima em escalas globais e regionais em arroz irrigado tropical.
Thesagro: | Arroz Irrigado; Oryza Sativa; Produção Agrícola; Produtividade.
Categoria do assunto: | F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231579/1/sjt-p34.pdf
Registro original: | Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Exemplares: | CNPAF - (36300-1) - UPC - RA - DD - 2021 -  - 2021 - DIS