Amaro, Rafaella, Pironato 
; Luciano, Ana Cláudia dos Santos
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, PRODUTIVIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMARO, Rafaella e LUCIANO, Ana Cláudia dos Santos. Avaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest. RMCT, v. 39, n. 4, p. 65-71, 2022Tradução . . Disponível em: http://www.ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/9497. Acesso em: 21 maio 2024.APA
Amaro, R., & Luciano, A. C. dos S. (2022). Avaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest. RMCT, 39( 4), 65-71. doi:10.34628/v2f2-sh05NLM
Amaro R, Luciano AC dos S. Avaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest [Internet]. RMCT. 2022 ; 39( 4): 65-71.[citado 2024 maio 21 ] Available from: http://www.ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/9497Vancouver
Amaro R, Luciano AC dos S. Avaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest [Internet]. RMCT. 2022 ; 39( 4): 65-71.[citado 2024 maio 21 ] Available from: http://www.ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/9497
