Estimation of canopy water content in maize using machine learning and multispectral vegetation indices: comparison of Adaboost regression and other methods (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROSSI, FABRICIO - FZEA ; MAGALHÃES, LEONARDO PINTO DE - ESALQ
- Unidades: FZEA; ESALQ
- DOI: 10.1117/1.JRS.18.042609
- Subjects: CULTIVO DE PLANTAS; MILHO; REGRESSÃO LINEAR
- Keywords: equivalent thickness water; random forest regression; Zea mays; sentinel; ridge regression; multiple linear regression
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Bellingham
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Journal of Applied Remote Sensing
- ISSN: 1931-3195
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 18, n. 4, art. 042609, p. 1-17, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MAGALHÃES, Leonardo Pinto de e ROSSI, Fabricio. Estimation of canopy water content in maize using machine learning and multispectral vegetation indices: comparison of Adaboost regression and other methods. Journal of Applied Remote Sensing, v. 18, n. 4, p. 1-17, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.042609. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Magalhães, L. P. de, & Rossi, F. (2024). Estimation of canopy water content in maize using machine learning and multispectral vegetation indices: comparison of Adaboost regression and other methods. Journal of Applied Remote Sensing, 18( 4), 1-17. doi:10.1117/1.JRS.18.042609 -
NLM
Magalhães LP de, Rossi F. Estimation of canopy water content in maize using machine learning and multispectral vegetation indices: comparison of Adaboost regression and other methods [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( 4): 1-17.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.042609 -
Vancouver
Magalhães LP de, Rossi F. Estimation of canopy water content in maize using machine learning and multispectral vegetation indices: comparison of Adaboost regression and other methods [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( 4): 1-17.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.042609 - Comparação entre duas redes neurais artificiais na classificação do teor de fósforo foliar em tomates
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Informações sobre o DOI: 10.1117/1.JRS.18.042609 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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3228199-Estimation_of_can... |
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