Data/hora: 19/06/2024 04:52:18

Biblioteca(s): 	Embrapa Instrumentação.	
Data corrente: 	14/04/2020	
Data da última atualização: 	07/04/2022	
Autoria: 	OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; MORIYA, E. A. S.; IMAI, N. N.; ESTRABIS, N.; IANCZYK, F.; ARAÚJO, F. F.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; LI, J.; MA, L.; GONÇALVES, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; CRESTE, J. E.	
Afiliação: 	LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA.	
Título: 	A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements.	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020.	
Páginas: 	1 - 21	
DOI: 	10.3390/rs12060906	
Idioma: 	Inglês	
Palavras-Chave: 	Macronutrient; Micronutrient; Proximal sensor.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/212333/1/P-A-Machine-Learning-Framework-to-Predict-Nutrient-....pdf	
Registro original: 	Embrapa Instrumentação (CNPDIA)	
Exemplares: 	CNPDIA - (17513-1) - UPC - AP - DD - PROCI.20/005 -  - 2020.009 - DIS