Data/hora: 09/06/2024 16:39:57

Biblioteca(s): 	Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.	
Data corrente: 	20/05/2022	
Data da última atualização: 	20/01/2023	
Autoria: 	OSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; MORAES, M. C. B.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.	
Afiliação: 	LUCAS PRADO OSCO, Unoeste; DANIELLE ELIS GARCIA FURUYA, Unoeste; MICHELLE TAÍS GARCIA FURUYA, Unoeste; DANIEL VERAS CORRÊA, Unoeste; WESLEY NUNES GONÇALVEZ, UFMS; JOSÉ MARCATO JUNIOR, UFMS; MIGUEL BORGES, Cenargen; MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen; MIRIAN FERNANDES FURTADO MICHEREFF; MICHELY FERREIRA SANTOS AQUINO; RAUL ALBERTO LAUMANN, Cenargen; VERALDO LISENBERG, UDESC; ANA PAULA MARQUES RAMOS, Unoeste; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA.	
Título: 	An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Infrared Physics & Technology, v. 123, 2022. 104203.	
DOI: 	https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104203	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes.	
Palavras-Chave: 	Field spectroscopy.	
Thesaurus Nal: 	Artificial intelligence; Precision agriculture; Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143293/1/1-s2.0-S1350449522001840-main.pdf	
Registro original: 	Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN)	
Exemplares: 	CENARGEN - (38851-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS