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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
23/12/2004 |
Data da última atualização: |
30/05/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
ROSERO, R.; SIMOES, E. de O.; GONCALVES, L. C.; RODRIGUEZ, N. M.; RODRIGUES, J. A. S. |
Afiliação: |
JOSE AVELINO SANTOS RODRIGUES, CNPMS. |
Título: |
Modelos matemáticos para estimar os parâmetros de degradação de sorgo através das curvas de produção de gás. |
Ano de publicação: |
2003 |
Fonte/Imprenta: |
Pasturas Tropicales, Cali, v. 25, n. 1, p. 2-9, 2003. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo do presente estudo foi comparar diferentes modelos matemáticos e avaliar sua capacidade de ajuste para descrever a cinética de produção de gás de cinco genótipos de sorgo colhidos em três estádios de maturação. |
Palavras-Chave: |
Modelagem. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 1 | |
1. | | CRUSIOL, L. G. T.; SUN, L.; SIBALDELLI, R. N. R.; FELIPE JUNIOR, V.; FURLANETI, W. X.; CHEN, R.; SUN, Z.; WUYUN, D.; CHEN, Z.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; CEZAR, E.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B. Strategies for monitoring within-feld soybean yield using Sentinel-2 Vis-NIR-SWIR spectral bands and machine learning regression methods. Precision Agriculture, v. 23, p. 1093-1123, 2022.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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Registros recuperados : 1 | |
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