Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: DEMATTE, JOSE ALEXANDRE MELO - ESALQ ; MENDONÇA, FERNANDO CAMPOS - ESALQ ; SILVA, MARCELO ANDRADE DA - ESALQ ; ROMANELLI, THIAGO LIBORIO - ESALQ ; FIORIO, PETERSON RICARDO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1111/gfs.12689
- Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO; ANÁLISE ESPECTRAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CAPIM MOMBAÇA; CLOROFILA; FERTILIZANTES NITROGENADOS; MODELOS MATEMÁTICOS; SENSORIAMENTO REMOTO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Grass and Forage Science
- ISSN: 0142-5242
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 1-15, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SÁNCHEZ, Miller Ruiz et al. Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning. Grass and Forage Science, p. 1-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/gfs.12689. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Sánchez, M. R., Silva, C. A. A. C., Demattê, J. A. M., Mendonça, F. C., Silva, M. A. da, Romanelli, T. L., & Fiorio, P. R. (2024). Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning. Grass and Forage Science, 1-15. doi:10.1111/gfs.12689 -
NLM
Sánchez MR, Silva CAAC, Demattê JAM, Mendonça FC, Silva MA da, Romanelli TL, Fiorio PR. Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning [Internet]. Grass and Forage Science. 2024 ; 1-15.[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1111/gfs.12689 -
Vancouver
Sánchez MR, Silva CAAC, Demattê JAM, Mendonça FC, Silva MA da, Romanelli TL, Fiorio PR. Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning [Internet]. Grass and Forage Science. 2024 ; 1-15.[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1111/gfs.12689 - Digital soil mapping using reference area and artificial neural networks
- Comparação entre o uso e ocupação e perda de solo, nos anos de 1995 e 2010, na microbacia hidrográfica do Ceveiro
- Soil surface spectral data from Landsat imagery for soil class discrimination
- Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models
- Análise espectral de solos da Região de Mogi-Guaçú (SP)
- Soil survey scale and its effect on land use planning
- Espectroscopia VIS-NIR-SWIR na avaliação de solos ao longo de uma topossequência em Piracicaba (SP)
- Modelos alternativos da TRI para dados politômicos
- Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status
- Sensoriamento remoto na determinação de atributos de um nitossolo sob aplicação de vinhaça
Informações sobre o DOI: 10.1111/gfs.12689 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
