Data/hora: 10/06/2024 02:50:47

Biblioteca(s): | Embrapa Instrumentação.
Data corrente: | 14/04/2020
Data da última atualização: | 07/04/2022
Autoria: | OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; MORIYA, E. A. S.; IMAI, N. N.; ESTRABIS, N.; IANCZYK, F.; ARAÚJO, F. F.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; LI, J.; MA, L.; GONÇALVES, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; CRESTE, J. E.
Afiliação: | LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA.
Título: | A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements.
Ano de publicação: | 2020
Fonte/Imprenta: | Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020.
Páginas: | 1 - 21
DOI: | 10.3390/rs12060906
Idioma: | Inglês
Palavras-Chave: | Macronutrient; Micronutrient; Proximal sensor.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/212333/1/P-A-Machine-Learning-Framework-to-Predict-Nutrient-....pdf
Registro original: | Embrapa Instrumentação (CNPDIA)
Exemplares: | CNPDIA - (17513-1) - UPC - AP - DD - PROCI.20/005 -  - 2020.009 - DIS