The Brazilian phosphorus espacialization by earth observation and machine learning at a fine scale resolution (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: PAVINATO, PAULO SERGIO - ESALQ ; DEMATTE, JOSE ALEXANDRE MELO - ESALQ ; ROSAS, JORGE TADEU FIM - ESALQ ; ROSIN, NÍCOLAS AUGUSTO - ESALQ ; ALBARRACIN, HEIDY SOLEDAD RODRÍGUEZ - ESALQ ; BARTSCH, BRUNO DOS ANJOS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FÓSFORO; MAPEAMENTO DO SOLO; SENSORIAMENTO REMOTO; SOLO AGRÍCOLA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Florianópolis, SC
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria
- Volume/Número/Paginação/Ano: 1379 p
- Conference titles: Congresso Latino-americano de Ciência do Solo
-
ABNT
ROSAS, Jorge Tadeu Fim et al. The Brazilian phosphorus espacialization by earth observation and machine learning at a fine scale resolution. 2023, Anais.. Florianópolis, SC: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.sbcs.org.br/. Acesso em: 09 fev. 2026. -
APA
Rosas, J. T. F., Rosin, N. A., Rodriguez-Albarracin, H. S., Bartsch, B. dos A., Pavinato, P. S., & Demattê, J. A. M. (2023). The Brazilian phosphorus espacialization by earth observation and machine learning at a fine scale resolution. In Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria. Florianópolis, SC: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.sbcs.org.br/ -
NLM
Rosas JTF, Rosin NA, Rodriguez-Albarracin HS, Bartsch B dos A, Pavinato PS, Demattê JAM. The Brazilian phosphorus espacialization by earth observation and machine learning at a fine scale resolution [Internet]. Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria. 2023 ;[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://www.sbcs.org.br/ -
Vancouver
Rosas JTF, Rosin NA, Rodriguez-Albarracin HS, Bartsch B dos A, Pavinato PS, Demattê JAM. The Brazilian phosphorus espacialization by earth observation and machine learning at a fine scale resolution [Internet]. Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria. 2023 ;[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://www.sbcs.org.br/ - Temporal soil carbon spatialization by remote sensing and machine learning: a case study in Maranhao, Brazil
- Soybean yield response to undetailed soil limits and precipitation
- Geotechnologies on the phosphorus stocks determination in tropical soils: general impacts on society
- Analysis of organic and mineral nitrogen, total organic carbon and humic fractions in Ferralsols: an approach using Vis-NIR-SWIR, MIR and X-ray fluorescence spectroscopy
- Soil laboratory and satellite spectral data filtering: a spectral quality protocol (SQuaP)
- A step forward in hybrid soil laboratory analysis: merging chemometric corrections, protocols and data-driven methods
- X-Ray fluorescence analysis and remote sensed data to produce spatial soil information
- Soil organic carbon sequestration potential explained by mineralogical and microbiological activity using spectral transfer functions
- Spatializing soil elemental concentration as measured by X-ray fluorescence analysis using remote sensing data
- Estratificação e remoção de outliers em uma biblioteca espectral de solos, na predição de matéria orgânica do solo
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