Optimizing soil texture spatial prediction in the brazilian cerrado: Insights from random forest and spectral data (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: DEMATTE, JOSE ALEXANDRE MELO - ESALQ ; POPPIEL, RAUL ROBERTO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1016/j.geodrs.2025.e00922
- Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL; CERRADO; FLORESTAS; GRANULOMETRIA DO SOLO; IMAGEM DIGITAL; MAPEAMENTO DO SOLO; SENSORIAMENTO REMOTO; TEXTURA DO SOLO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Geoderma Regional
- ISSN: 2352-0094
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 40, art. e00922, p. 1-12, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PELEGRINO, Marcelo Henrique Procópio et al. Optimizing soil texture spatial prediction in the brazilian cerrado: Insights from random forest and spectral data. Geoderma Regional, v. 40, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2025.e00922. Acesso em: 09 fev. 2026. -
APA
Pelegrino, M. H. P., Guilherme, L. R. G., Lima, G. de O., Poppiel, R. R., Adhikari, K., Demattê, J. A. M., et al. (2025). Optimizing soil texture spatial prediction in the brazilian cerrado: Insights from random forest and spectral data. Geoderma Regional, 40, 1-12. doi:10.1016/j.geodrs.2025.e00922 -
NLM
Pelegrino MHP, Guilherme LRG, Lima G de O, Poppiel RR, Adhikari K, Demattê JAM, Curi N, Menezes MD de. Optimizing soil texture spatial prediction in the brazilian cerrado: Insights from random forest and spectral data [Internet]. Geoderma Regional. 2025 ; 40 1-12.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2025.e00922 -
Vancouver
Pelegrino MHP, Guilherme LRG, Lima G de O, Poppiel RR, Adhikari K, Demattê JAM, Curi N, Menezes MD de. Optimizing soil texture spatial prediction in the brazilian cerrado: Insights from random forest and spectral data [Internet]. Geoderma Regional. 2025 ; 40 1-12.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2025.e00922 - The use of Vis-NIR-SWIR spectroscopy and X-ray fluorescence in the development of predictive models: a step forward in the quantification of nitrogen, total organic carbon and humic fractions in ferralsols
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.geodrs.2025.e00922 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3242227-Optimizing_soil_t... |
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