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Registros recuperados : 452 | |
13. | | BRIGHENTI, A.; CASTRO, C. de. Controle de plantas daninhas em alfafa. In: FERREIRA, R. de P.; RASSINI, J. B.; RODRIGUES, A. de A.; FREITAS, A. R.; CAMARGO, A. C.; MENDONÇA, F. C. (Ed.). Cultivo e utilização da alfafa nos trópicos. São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste, 2008. p. 53-93. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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17. | | LANTMANN, A. F.; CASTRO, C. de. Manejo da fertilidade do solo e da nutrição da soja para a máxima produtividade. In: WORLD SOYBEAN RESEARCH CONFERENCE, 7.; INTERNATIONAL SOYBEAN PROCESSING AND UTILIZATION CONFERENCE, 4.; CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 3., 2004, Foz do Iguassu. Proceedings... Londrina: Embrapa Soybean, 2004. p. 1269-1274. Editado por Flávio Moscardi, Clara Beatriz Hoffmann-Campo, Odilon Ferreira Saraiva, Paulo Roberto Galerani, Francisco Carlos Krzyzanowski, Mercedes Concordia Carrão-Panizzi. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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18. | | FARIAS, J. R. B.; CASTRO, C. de. Aptidão agrícola do girassol - zoneamentos. In: REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DE GIRASSOL, 16.; SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE A CULTURA DO GIRASSOL, 4., 2005, Londrina. Ata... Londrina: Embrapa Soja, 2005. p. 73-79. (Embrapa Soja. Documentos, 267). Organizado por Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Cesar de Castro, Simone Ery Grosskopf. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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Registros recuperados : 452 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
04/04/2023 |
Data da última atualização: |
05/04/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A.; VANSCONCELOS, J. C. |
Afiliação: |
EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA; JULIO CEZAR VANSCONCELOS. |
Título: |
Importância de índices de vegetação para modelos de estimativa de produtividade em cana-de-açúcar. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1492-1495. |
ISBN: |
978-65-89159-04-9 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. |
Conteúdo: |
Este trabalho descreve o experimento realizado com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest para identificação da importância de utilização de diferentes índices de vegetação obtidos de imagens suborbitais, nas diferentes fases do ciclo de desenvolvimento da cana-deaçúcar, como variáveis preditoras para a estimativa de produtividade. |
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Decision trees; Florestas de decisão aleatória; Imagens suborbitais; Índice de vegetação; Machine learning; Random Forest; Suborbital imaging. |
Thesagro: |
Cana de Açúcar. |
Thesaurus NAL: |
Sugarcane; Vegetation index. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152984/1/PC-Importancia-indices-SBSR-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01561nam a2200313 a 4500 001 2152984 005 2023-04-05 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-65-89159-04-9 100 1 $aSPERANZA, E. A. 245 $aImportância de índices de vegetação para modelos de estimativa de produtividade em cana-de-açúcar.$h[electronic resource] 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1492-1495.$c1495 500 $aEditores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. 520 $aEste trabalho descreve o experimento realizado com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest para identificação da importância de utilização de diferentes índices de vegetação obtidos de imagens suborbitais, nas diferentes fases do ciclo de desenvolvimento da cana-deaçúcar, como variáveis preditoras para a estimativa de produtividade. 650 $aSugarcane 650 $aVegetation index 650 $aCana de Açúcar 653 $aAprendizado de máquina 653 $aDecision trees 653 $aFlorestas de decisão aleatória 653 $aImagens suborbitais 653 $aÍndice de vegetação 653 $aMachine learning 653 $aRandom Forest 653 $aSuborbital imaging 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aBARBOSA, L. A. F. 700 1 $aCANÇADO, G. M. de A. 700 1 $aVANSCONCELOS, J. C.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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