Data/hora: 16/06/2024 19:13:27

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