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Dissertação (Mestrado)
Modelagem da produtividade da palmeira macaúba [Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart.] utilizando algoritmos de aprendizado de máquina (2024)
Gomes, Jhonatah Albuquerque ; Reichardt, Klaus (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COLHEITA, MACAÚBA, MODELAGEM DE DADOS, SAFRA
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ABNT
GOMES, Jhonatah Albuquerque. Modelagem da produtividade da palmeira macaúba [Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart.] utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-08102024-071618/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Gomes, J. A. (2024). Modelagem da produtividade da palmeira macaúba [Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart.] utilizando algoritmos de aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-08102024-071618/
NLM
Gomes JA. Modelagem da produtividade da palmeira macaúba [Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart.] utilizando algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-08102024-071618/
Vancouver
Gomes JA. Modelagem da produtividade da palmeira macaúba [Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart.] utilizando algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-08102024-071618/
Artigo de periodico
Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil (2023)
Novais, Jean Jesus ; Poppiel, Raul Roberto ; Lacerda, Marilusa P. C ; Oliveira, Manuel P; Demattê, José Alexandre Melo
Source: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, CLASSIFICAÇÃO DO SOLO, ESPECTROSCOPIA, MAPEAMENTO DO SOLO, MODELAGEM DE DADOS, PEDOLOGIA
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ABNT
NOVAIS, Jean Jesus et al. Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil. AgriEngineering, v. 5, p. 156-172, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010011. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Novais, J. J., Poppiel, R. R., Lacerda, M. P. C., Oliveira, M. P., & Demattê, J. A. M. (2023). Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil. AgriEngineering, 5, 156-172. doi:10.3390/agriengineering5010011
NLM
Novais JJ, Poppiel RR, Lacerda MPC, Oliveira MP, Demattê JAM. Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 156-172.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010011
Vancouver
Novais JJ, Poppiel RR, Lacerda MPC, Oliveira MP, Demattê JAM. Spectral mixture modeling of an ASTER bare soil synthetic image using a representative spectral library to map soils in central-Brazil [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 156-172.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5010011
Artigo de periodico
A new methodological framework for geophysical sensor combinations associated with machine learning algorithms to understand soil attributes (2022)
Mello, Danilo César de ; Veloso, Gustavo Vieira ; Lana, Marcos Guedes de; Mello, Fellipe Alcantara de Oliveira ; Poppiel, Raul Roberto ; Cabrero, Diego Ribeiro Oquendo; Di Raimo, Luis Augusto Di Loreto ; Schaefer, Carlos Ernesto Gonçalves Reynaud; Fernandes Filho, Elpídio Inácio ; Leite, Emilson Pereira; Demattê, José Alexandre Melo
Source: Geoscientific Model Development. Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FRAMEWORKS, GEOFÍSICA, MODELAGEM DE DADOS, SENSOR, SOLOS
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ABNT
MELLO, Danilo César de et al. A new methodological framework for geophysical sensor combinations associated with machine learning algorithms to understand soil attributes. Geoscientific Model Development, v. 15, p. 1219–1246, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5194/gmd-15-1219-2022. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Mello, D. C. de, Veloso, G. V., Lana, M. G. de, Mello, F. A. de O., Poppiel, R. R., Cabrero, D. R. O., et al. (2022). A new methodological framework for geophysical sensor combinations associated with machine learning algorithms to understand soil attributes. Geoscientific Model Development, 15, 1219–1246. doi:10.5194/gmd-15-1219-2022
NLM
Mello DC de, Veloso GV, Lana MG de, Mello FA de O, Poppiel RR, Cabrero DRO, Di Raimo LADL, Schaefer CEGR, Fernandes Filho EI, Leite EP, Demattê JAM. A new methodological framework for geophysical sensor combinations associated with machine learning algorithms to understand soil attributes [Internet]. Geoscientific Model Development. 2022 ; 15 1219–1246.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.5194/gmd-15-1219-2022
Vancouver
Mello DC de, Veloso GV, Lana MG de, Mello FA de O, Poppiel RR, Cabrero DRO, Di Raimo LADL, Schaefer CEGR, Fernandes Filho EI, Leite EP, Demattê JAM. A new methodological framework for geophysical sensor combinations associated with machine learning algorithms to understand soil attributes [Internet]. Geoscientific Model Development. 2022 ; 15 1219–1246.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.5194/gmd-15-1219-2022
Tese (Doutorado)
Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação (2021)
Bombardelli, Wagner Wilson Ávila; Frizzone, Jose Antonio (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HIDRÁULICA APLICADA, IRRIGAÇÃO, MODELAGEM DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
BOMBARDELLI, Wagner Wilson Ávila. Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Bombardelli, W. W. Á. (2021). Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/
NLM
Bombardelli WWÁ. Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/
Vancouver
Bombardelli WWÁ. Aprendizado de máquina em dados estruturados para modelagem de fenômenos hidráulicos em sistemas de microirrigação [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26032021-153455/
Artigo de periodico
Combined Impact of Sample Size and Modeling Approaches for Predicting Stem Volume in Eucalyptus spp. Forest Plantations Using Field and LiDAR Data (2020)
Silva, Vanessa Sousa da; Silva, Carlos Alberto; Mohan, Midhun ; Cardil, Adrian ; Rex, Franciel Eduardo; Loureiro, Gabrielle Hambrecht; Almeida, Danilo Roberti Alves de ; Broadbent, Eben North ; Gorgens, Eric Bastos; Dalla Corte, Ana Paula; Silva, Emanuel Araújo; Valbuena, Rubén; Klauberg, Carine
Source: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, AMOSTRAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DENDROMETRIA, EUCALIPTO, MODELAGEM DE DADOS, TECNOLOGIA LIDAR
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ABNT
SILVA, Vanessa Sousa da et al. Combined Impact of Sample Size and Modeling Approaches for Predicting Stem Volume in Eucalyptus spp. Forest Plantations Using Field and LiDAR Data. Remote Sensing, v. 12, p. 1-19, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs12091438. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Silva, V. S. da, Silva, C. A., Mohan, M., Cardil, A., Rex, F. E., Loureiro, G. H., et al. (2020). Combined Impact of Sample Size and Modeling Approaches for Predicting Stem Volume in Eucalyptus spp. Forest Plantations Using Field and LiDAR Data. Remote Sensing, 12, 1-19. doi:10.3390/rs12091438
NLM
Silva VS da, Silva CA, Mohan M, Cardil A, Rex FE, Loureiro GH, Almeida DRA de, Broadbent EN, Gorgens EB, Dalla Corte AP, Silva EA, Valbuena R, Klauberg C. Combined Impact of Sample Size and Modeling Approaches for Predicting Stem Volume in Eucalyptus spp. Forest Plantations Using Field and LiDAR Data [Internet]. Remote Sensing. 2020 ; 12 1-19.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs12091438
Vancouver
Silva VS da, Silva CA, Mohan M, Cardil A, Rex FE, Loureiro GH, Almeida DRA de, Broadbent EN, Gorgens EB, Dalla Corte AP, Silva EA, Valbuena R, Klauberg C. Combined Impact of Sample Size and Modeling Approaches for Predicting Stem Volume in Eucalyptus spp. Forest Plantations Using Field and LiDAR Data [Internet]. Remote Sensing. 2020 ; 12 1-19.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs12091438
Dissertação (Mestrado)
Avaliação das ferramentas de modelagem preditiva de nicho fundamental para espécies de aves do Parque Estadual da Serra do Mar e Núcleo São Sebastião - SP (2010)
Matos, Rodrigo da Silva; Couto, Hilton Thadeu Zarate do (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, AVES (CLASSIFICAÇÃO), AVIFAUNA, BIODIVERSIDADE, ECOSSISTEMAS FLORESTAIS (CONSERVAÇÃO), MODELAGEM DE DADOS, PROTEÇÃO AMBIENTAL
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ABNT
MATOS, Rodrigo da Silva. Avaliação das ferramentas de modelagem preditiva de nicho fundamental para espécies de aves do Parque Estadual da Serra do Mar e Núcleo São Sebastião - SP. 2010. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2010. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-25052010-091544/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Matos, R. da S. (2010). Avaliação das ferramentas de modelagem preditiva de nicho fundamental para espécies de aves do Parque Estadual da Serra do Mar e Núcleo São Sebastião - SP (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-25052010-091544/
NLM
Matos R da S. Avaliação das ferramentas de modelagem preditiva de nicho fundamental para espécies de aves do Parque Estadual da Serra do Mar e Núcleo São Sebastião - SP [Internet]. 2010 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-25052010-091544/
Vancouver
Matos R da S. Avaliação das ferramentas de modelagem preditiva de nicho fundamental para espécies de aves do Parque Estadual da Serra do Mar e Núcleo São Sebastião - SP [Internet]. 2010 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-25052010-091544/
Trabalho de evento
Generating random deviates for a nonstationary fixed-planned rate process (2008)
Ferreira, Marcos Antonio Masnik; Carnieri, Celso; Botter, Rui Carlos
Source: Applied and computational mathematics : proceedings. Conference titles: WSEAS International Conference on Applied Mathematics. Unidade: EP
Subjects: ALGORITMOS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SIMULAÇÃO, MODELAGEM DE DADOS
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ABNT
FERREIRA, Marcos Antonio Masnik e CARNIERI, Celso e BOTTER, Rui Carlos. Generating random deviates for a nonstationary fixed-planned rate process. 2008, Anais.. Wisconsin: WSEAS Press, 2008. Disponível em: https://pdfs.semanticscholar.org/8bd4/34e15cc20d8442678089dce5fc132e94365b.pdf?_ga=2.109351107.717998984.1575979186-1278270520.1559654275. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Ferreira, M. A. M., Carnieri, C., & Botter, R. C. (2008). Generating random deviates for a nonstationary fixed-planned rate process. In Applied and computational mathematics : proceedings. Wisconsin: WSEAS Press. Recuperado de https://pdfs.semanticscholar.org/8bd4/34e15cc20d8442678089dce5fc132e94365b.pdf?_ga=2.109351107.717998984.1575979186-1278270520.1559654275
NLM
Ferreira MAM, Carnieri C, Botter RC. Generating random deviates for a nonstationary fixed-planned rate process [Internet]. Applied and computational mathematics : proceedings. 2008 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://pdfs.semanticscholar.org/8bd4/34e15cc20d8442678089dce5fc132e94365b.pdf?_ga=2.109351107.717998984.1575979186-1278270520.1559654275
Vancouver
Ferreira MAM, Carnieri C, Botter RC. Generating random deviates for a nonstationary fixed-planned rate process [Internet]. Applied and computational mathematics : proceedings. 2008 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://pdfs.semanticscholar.org/8bd4/34e15cc20d8442678089dce5fc132e94365b.pdf?_ga=2.109351107.717998984.1575979186-1278270520.1559654275

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