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  • Tese (Doutorado)

    Management zones and space-time prediction of soybean yield variability: machine learning techniques applied to soil physical quality parameters (2023)

    Pereira, Gislaine Silva; Gimenez, Leandro Maria (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE DE CONGLOMERADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELAGEM DE DADOS, QUALIDADE DO SOLO, SOJA, VARIABILIDADE ESPACIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Gislaine Silva. Management zones and space-time prediction of soybean yield variability: machine learning techniques applied to soil physical quality parameters. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-04012024-105156/. Acesso em: 02 ago. 2024.

    • APA

      Pereira, G. S. (2023). Management zones and space-time prediction of soybean yield variability: machine learning techniques applied to soil physical quality parameters (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-04012024-105156/

    • NLM

      Pereira GS. Management zones and space-time prediction of soybean yield variability: machine learning techniques applied to soil physical quality parameters [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-04012024-105156/

    • Vancouver

      Pereira GS. Management zones and space-time prediction of soybean yield variability: machine learning techniques applied to soil physical quality parameters [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-04012024-105156/

  • Dissertação (Mestrado)

    Regionalização hidrológica para o estado de Goiás e Distrito Federal (2020)

    Charles, Thaís da Silva; Duarte, Sergio Nascimento (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Subjects: ANÁLISE DE CONGLOMERADOS, BACIA HIDROGRÁFICA, HIDROLOGIA, KRIGAGEM, RECURSOS HÍDRICOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CHARLES, Thaís da Silva. Regionalização hidrológica para o estado de Goiás e Distrito Federal. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26112020-111327/. Acesso em: 02 ago. 2024.

    • APA

      Charles, T. da S. (2020). Regionalização hidrológica para o estado de Goiás e Distrito Federal (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26112020-111327/

    • NLM

      Charles T da S. Regionalização hidrológica para o estado de Goiás e Distrito Federal [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26112020-111327/

    • Vancouver

      Charles T da S. Regionalização hidrológica para o estado de Goiás e Distrito Federal [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26112020-111327/
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