Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, POTÁSSIO, REDES NEURAIS, SORGO, VISÃO COMPUTACIONAL
ABNT
MARTINS, Guilherme Augusto. Avaliação do estado nutricional da cultura do sorgo (Sorghum bicolor L.) submetido a diferentes níveis de nitrogênio e potássio através de métodos de Machine Learning. 2026. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2026. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-06042026-174717/. Acesso em: 17 abr. 2026.APA
Martins, G. A. (2026). Avaliação do estado nutricional da cultura do sorgo (Sorghum bicolor L.) submetido a diferentes níveis de nitrogênio e potássio através de métodos de Machine Learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-06042026-174717/NLM
Martins GA. Avaliação do estado nutricional da cultura do sorgo (Sorghum bicolor L.) submetido a diferentes níveis de nitrogênio e potássio através de métodos de Machine Learning [Internet]. 2026 ;[citado 2026 abr. 17 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-06042026-174717/Vancouver
Martins GA. Avaliação do estado nutricional da cultura do sorgo (Sorghum bicolor L.) submetido a diferentes níveis de nitrogênio e potássio através de métodos de Machine Learning [Internet]. 2026 ;[citado 2026 abr. 17 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-06042026-174717/
