Random forest model to predict the height of eucalyptus Documento

• doi:10.1590/1809-4430-eng.agric.v42nepe20210153/2022
• http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430
• http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022

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Visão geral

tipo

• journal article

autores

• Alessandra Ribeiro Moraes
• Rafael Montanari
• STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA
• Zigomar Menezes de Souza

data de publicação

• 2022-01-01

publicada em

• Journal of the Brazilian Association of Agricultural Engineering 

Pesquisas

áreas de investigação

• Física do Solo
• Machine Learning
• Manejo e Conservação do Solo
• Sistemas inteligentes na Agricultura

palavras-chave

• Aluminum
• Exchangeable aluminum
• Machine Learning
• Physicochemical
• Physicochemical variables of soil
• Soil moisture
• Soil phosphorus content
• Variables of soil

Identidade

identificador BrCris

• 2fab2414f5e6bb0f9db19713866b2427

Informação adicional documento

Página Inicial

• 42 (spe) ? 202
• e20210153

Volume

• 42
• Especi

Outro

tem linguagem

• Inglês
• Português