Data/hora: 20/06/2024 16:57:05

Biblioteca(s): 	Embrapa Soja.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Periódico Indexado	
Circulação/Nível: 	B - 1	
Data corrente: 	26/06/2020	
Data da última atualização: 	17/12/2020	
Autoria: 	BONINI NETO, A.; BONINI, C. S. B.; REIS, A. R.; PIAZENTIN, J. C.; COLETTA, L. F. S.; PUTTI, F. F.; HEINRICHS, R.; MOREIRA, A.	
Afiliação: 	A. Bonini Neto, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; C. S. B. Bonini, Universidade Estadual de São Paulo, Dracena, SP.; A. R. Reis, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; J. C. Piazentin, Universidade Estadual de São Paulo, Botucatu, SP.; L. F. S. Coletta, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; F. F. Putti, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; R. Heinrichs, Universidade Estadual de São Paulo, Dracena, SP.; ADONIS MOREIRA, CNPSO.	
Título: 	Automatic Recovery Estimation of Degraded Soils by Artificial Neural Networks in Function of Chemical and Physical Attributes in Brazilian Savannah Soil.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	Communications in soil science and plant analysis, v. 50, n. 14, p. 1785-1798, 2019.	
DOI: 	10.1080/00103624.2019.1635144	
Idioma: 	Inglês	
Palavras-Chave: 	Degraded soils; Inteligência artificial; Ranking; Solos degradados.	
Thesagro: 	Física do Solo; Química do Solo.	
Thesaurus Nal: 	Artificial intelligence; Soil chemistry; Soil physics.	
Categoria do assunto: 	F Plantas e Produtos de Origem Vegetal	
Registro original: 	Embrapa Soja (CNPSO)	
Exemplares: 	CNPSO - (39888-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS