A performance comparison of machine learning methods to estimate the fast-growing forest plantation yield based on laser scanning metrics (2015)
- Authors:
- Autor USP: RODRIGUEZ, LUIZ CARLOS ESTRAVIZ - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1016/j.compag.2015.07.004
- Subjects: DENDROMETRIA; EUCALIPTO (CRESCIMENTO E DESENVOLVIMENTO); SENSORIAMENTO REMOTO; MÉTRICAS DE SOFTWARE
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Computers and Electronics in Agriculture
- ISSN: 0168-1699
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 116, p. 221–227, 2015
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
GÖRGENS, Eric Bastos e MONTAGHI, Alessandro e RODRIGUEZ, Luiz Carlos Estraviz. A performance comparison of machine learning methods to estimate the fast-growing forest plantation yield based on laser scanning metrics. Computers and Electronics in Agriculture, v. 116, p. 221–227, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.07.004. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Görgens, E. B., Montaghi, A., & Rodriguez, L. C. E. (2015). A performance comparison of machine learning methods to estimate the fast-growing forest plantation yield based on laser scanning metrics. Computers and Electronics in Agriculture, 116, 221–227. doi:10.1016/j.compag.2015.07.004 -
NLM
Görgens EB, Montaghi A, Rodriguez LCE. A performance comparison of machine learning methods to estimate the fast-growing forest plantation yield based on laser scanning metrics [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2015 ; 116 221–227.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.07.004 -
Vancouver
Görgens EB, Montaghi A, Rodriguez LCE. A performance comparison of machine learning methods to estimate the fast-growing forest plantation yield based on laser scanning metrics [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2015 ; 116 221–227.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.07.004 - A heurística florestal da razão-R analisada sob o prisma da inteligência artificial
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.compag.2015.07.004 (Fonte: oaDOI API)
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