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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
09/03/1998 |
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Data da última atualização: |
29/04/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ARAUJO FILHO, J. C. de; SILVA, F. B. R. e; RICHE, G. R.; SOUSA NETO, N. C. de. |
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Afiliação: |
Gilles Robert Riché, Consultor ORSTOM / CPATSA. |
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Título: |
Zoneamento agroecologico como instrumento de planejamento no uso dos ambientes nas escalas regional e estadual. |
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Ano de publicação: |
1997 |
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Fonte/Imprenta: |
In: WORKSHOP SOBRE AVALIACAO E MANEJO DOS RECURSOS NATURAIS EM AREA DE EXPLORACAO DA CANA-DE-ACUCAR, 1997, Aracaju. Palestras... Aracaju: EMBRAPA-CPATC, 1997. |
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Páginas: |
p. 33-37. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Visando atender as necessidades de diagnosticos e o estabelecimento das vocacoes agroecologicas das terras em escalas estadual e municipal, a Embrapa vem desenvolvendo e aperfeicoando uma metodologia de espacializacao geoambiental compativel com estas escalas. Consta este trabalho de: principios metodologicos da espacializacao geoambiental; aplicacao dos zoneamentos agroecologicos em escala regional, estadual e municipal. |
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Palavras-Chave: |
Agroecological zoning; Nordeste; Recursos naturais; Zoneamento agroecologico. |
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Thesagro: |
Solo. |
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Thesaurus Nal: |
natural resources; Soil. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/196640/1/Workshop-dos-recursos-naturais.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: WORKSHOP SOBRE AVALIACAO E MANEJO DOS RECURSOS NATURAIS EM AREA DE EXPLORACAO DA CANA-DE-ACUCAR, 1997, Aracaju. Palestras... Aracaju: EMBRAPA-CPATC$c1997
300 $ap. 33-37.
520 $aVisando atender as necessidades de diagnosticos e o estabelecimento das vocacoes agroecologicas das terras em escalas estadual e municipal, a Embrapa vem desenvolvendo e aperfeicoando uma metodologia de espacializacao geoambiental compativel com estas escalas. Consta este trabalho de: principios metodologicos da espacializacao geoambiental; aplicacao dos zoneamentos agroecologicos em escala regional, estadual e municipal.
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700 1 $aSOUSA NETO, N. C. de
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/04/2022 |
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Data da última atualização: |
06/04/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
LIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V. |
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Afiliação: |
ELIZEU DE S. LIMA, FEAGRI/UNICAMP; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, FEAGRI/UNICAMP; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; RAFAEL MONTANARI, UNESP; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, FCAV/UNESP. |
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Título: |
Random forest model to predict the height of Eucalyptus. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Special issue: artificial intelligence. |
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Conteúdo: |
Eucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil. |
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Palavras-Chave: |
Alumínio permutável; Aprendizado de máquina; Conteúdo de fósforo no solo; Crescimento de eucalipto; Eucalyptus urograndis; Floresta aleatória; Machine learning; Mistura de solos; Physicochemical variables of soil; Soil moisture; Soil phosphorus content; Variáveis físico-químicas do solo. |
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Thesaurus NAL: |
Eucalyptus; Exchangeable aluminum. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1141899/1/AP-Random-forest-model-2022.pdf
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Marc: |
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500 $aSpecial issue: artificial intelligence.
520 $aEucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil.
650 $aEucalyptus
650 $aExchangeable aluminum
653 $aAlumínio permutável
653 $aAprendizado de máquina
653 $aConteúdo de fósforo no solo
653 $aCrescimento de eucalipto
653 $aEucalyptus urograndis
653 $aFloresta aleatória
653 $aMachine learning
653 $aMistura de solos
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700 1 $aFARHATE, C. V. V.
773 $tEngenharia Agrícola$gv. 42, e20210153, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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