Caracterização dos padrões de distribuição espacial da produtividade de grãos por meio de método supervisionado e não supevisionado (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: GIMENEZ, LEANDRO MARIA - ESALQ ; PEREIRA, GISLAINE SILVA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.22533/at.ed.459210405
- Subjects: COLHEITA; COMPONENTES PRINCIPAIS; DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL; GRÃOS
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Atena
- Publisher place: Ponta Grossa, PR
- Date published: 2021
- Source:
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- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
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ABNT
PEREIRA, Gislaine Silva e GIMENEZ, Leandro Maria Gimenez. Caracterização dos padrões de distribuição espacial da produtividade de grãos por meio de método supervisionado e não supevisionado. Engenharia agronômica: ambientes agrícolas e seus campos de atuação, 2. Tradução . Ponta Grossa, PR: Atena, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.22533/at.ed.459210405. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Pereira, G. S., & Gimenez, L. M. G. (2021). Caracterização dos padrões de distribuição espacial da produtividade de grãos por meio de método supervisionado e não supevisionado. In Engenharia agronômica: ambientes agrícolas e seus campos de atuação, 2. Ponta Grossa, PR: Atena. doi:10.22533/at.ed.459210405 -
NLM
Pereira GS, Gimenez LMG. Caracterização dos padrões de distribuição espacial da produtividade de grãos por meio de método supervisionado e não supevisionado [Internet]. In: Engenharia agronômica: ambientes agrícolas e seus campos de atuação, 2. Ponta Grossa, PR: Atena; 2021. [citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.22533/at.ed.459210405 -
Vancouver
Pereira GS, Gimenez LMG. Caracterização dos padrões de distribuição espacial da produtividade de grãos por meio de método supervisionado e não supevisionado [Internet]. In: Engenharia agronômica: ambientes agrícolas e seus campos de atuação, 2. Ponta Grossa, PR: Atena; 2021. [citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.22533/at.ed.459210405 - Management zones and space-time prediction of soybean yield variability: machine learning techniques applied to soil physical quality parameters
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Informações sobre o DOI: 10.22533/at.ed.459210405 (Fonte: oaDOI API)
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