Data/hora: 18/06/2024 20:16:32

Biblioteca(s): | Embrapa Soja.
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