Data/hora: 23/09/2024 19:58:44

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	04/04/2023	
Data da última atualização: 	05/04/2023	
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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152984/1/PC-Importancia-indices-SBSR-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21649-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS