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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  06/04/2022
Data da última atualização:  06/04/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  LIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V.
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.
Título:  Random forest model to predict the height of Eucalyptus.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022.
DOI:  http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022
Idioma:  Inglês
Notas:  Special issue: artificial intelligence.
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.
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.
Thesaurus Nal:  Eucalyptus; Exchangeable aluminum.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1141899/1/AP-Random-forest-model-2022.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA21194 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; FARHATE, C. V. V. Classification of the initial development of eucaliptus using data mining techniques. Cerne, v. 23, n. 2, p. 201-208, 2017.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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2.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V. Random forest model to predict the height of Eucalyptus. Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022. Special issue: artificial intelligence.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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3.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; OLIVEIRA, I. N. de; GUIMARÃES, E. M. Data mining techniques for classification of soil CO2 emission. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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4.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CARVALHO, J. L. N.; LA SCALA JÚNIOR, N.; SANTOS, A. P. G. Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree. Scientia Agricola, v. 75, n. 3, p. 216-224, May/June 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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5.Imagem marcado/desmarcadoPARRAM J. S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; FARHATE, C. V. V.; MARQUES JÚNIOR, J.; SIQUEIRA, D. Phosphorus adsorption prediction through Decision Tree Algorithm under different topographic conditions in sugarcane fields. Catena, v. 213, p. 1-11, June 2022. Article 106114.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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6.Imagem marcado/desmarcadoTAVARES, R. L. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; LA SCALA JUNIOR, N. Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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7.Imagem marcado/desmarcadoMARÇAL, M. F. M.; SOUZA, Z. M. de; TAVARES, R. L. M.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M.; GALINDO, F. S. Predictive models to estimate carbon stocks in agroforestry systems. Forests, v. 12, n. 9, p. 1-15, Sept. 2021. Article 1240. Na publicação: Stanley Robson Medeiros Oliveira.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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8.Imagem marcado/desmarcadoLÓPEZ-NORONHA, R.; SOUZA, Z. M. de; SOARES, M. D. R.; CAMPOS, M. C. C.; FARHATE, C. V. V.; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock in archaeological black earth under different land use systems in the Brazilian Amazon. Agronomy Journal, v. 112, n. 5, p. 4437-4450, Sept./Oct. 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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9.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. N. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock predictive models on archaeological black lands - natural and transformed. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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10.Imagem marcado/desmarcadoFARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; TAVARES, R. L. M.; CARVALHO, J. L. N. Use of data mining techniques to classify soil CO2 emission induced by crop management in sugarcane field. Plos One, v. 13, n. 3, p. 1-18, 2018. Artigo e0193537.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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