Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1121648
Título: | A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements. |
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. |
Ano de publicação: | 2020 |
Referência: | Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020. |
Páginas: | 1 - 21 |
Palavras-chave: | Proximal sensor Macronutrient Micronutrient |
Digital Object Identifier: | 10.3390/rs12060906 |
Tipo do material: | Artigo de periódico |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em periódico indexado (CNPDIA) |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
P-A-Machine-Learning-Framework-to-Predict-Nutrient-....pdf | 4,7 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |