Martins, Guilherme Augusto; Baesso, Murilo Mesquita 
; Devechio, Fernanda de Fátima da Silva ; Tech, Adriano Rogério Bruno ; Regazzo, Jamile Raquel ; Ricci, Carlos Eduardo Nunes ; Leão, Murilo de Lima
Source: AgriEngineering. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTADO NUTRICIONAL, IMAGEM DIGITAL, NUTRIÇÃO VEGETAL, NUTRIENTES MINERAIS DO SOLO, POTÁSSIO, SORGO
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ABNT
MARTINS, Guilherme Augusto et al. Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions. AgriEngineering, v. 7, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering7110367. Acesso em: 05 dez. 2025.APA
Martins, G. A., Baesso, M. M., Devechio, F. de F. da S., Tech, A. R. B., Regazzo, J. R., Ricci, C. E. N., & Leão, M. de L. (2025). Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions. AgriEngineering, 7, 1-17. doi:10.3390/agriengineering7110367NLM
Martins GA, Baesso MM, Devechio F de F da S, Tech ARB, Regazzo JR, Ricci CEN, Leão M de L. Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions [Internet]. AgriEngineering. 2025 ; 7 1-17.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering7110367Vancouver
Martins GA, Baesso MM, Devechio F de F da S, Tech ARB, Regazzo JR, Ricci CEN, Leão M de L. Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions [Internet]. AgriEngineering. 2025 ; 7 1-17.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering7110367
