Data/hora: 19/06/2024 16:44:40

Biblioteca(s): | Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
Data corrente: | 22/11/2021
Data da última atualização: | 24/02/2022
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: | --
Registro original: | Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN)
Exemplares: | CENARGEN - (38662-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS