Accessing the weathering degree of Brazilian soils through earth observation data modeled by machine learning (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: DEMATTE, JOSE ALEXANDRE MELO - ESALQ ; ROSAS, JORGE TADEU FIM - ESALQ ; ROSIN, NÍCOLAS AUGUSTO - ESALQ ; POPPIEL, RAUL ROBERTO - ESALQ ; AMORIM, MERILYN TAYNARA ACCORSI - ESALQ ; NOVAIS, JEAN DE JESUS - ESALQ ; ALBARRACIN, HEIDY SOLEDAD RODRÍGUEZ - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTEMPERISMO; MAPEAMENTO DO SOLO; SERVIÇOS AMBIENTAIS; SENSORIAMENTO REMOTO; SOLO AGRÍCOLA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Florianópolis, SC
- Date published: 2023
- Source:
- Título do periódico: Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria
- Volume/Número/Paginação/Ano: 1379 p
- Conference titles: Congresso Latino-americano de Ciência do Solo
-
ABNT
ROSAS, Jorge Tadeu Fim et al. Accessing the weathering degree of Brazilian soils through earth observation data modeled by machine learning. 2023, Anais.. Florianópolis, SC: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.sbcs.org.br/. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Rosas, J. T. F., Rosin, N. A., Poppiel, R. R., Amorim, M. T. A., Novais, J. de J., Rodríguez-Albarracin, H. S., & Demattê, J. A. M. (2023). Accessing the weathering degree of Brazilian soils through earth observation data modeled by machine learning. In Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria. Florianópolis, SC: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.sbcs.org.br/ -
NLM
Rosas JTF, Rosin NA, Poppiel RR, Amorim MTA, Novais J de J, Rodríguez-Albarracin HS, Demattê JAM. Accessing the weathering degree of Brazilian soils through earth observation data modeled by machine learning [Internet]. Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.sbcs.org.br/ -
Vancouver
Rosas JTF, Rosin NA, Poppiel RR, Amorim MTA, Novais J de J, Rodríguez-Albarracin HS, Demattê JAM. Accessing the weathering degree of Brazilian soils through earth observation data modeled by machine learning [Internet]. Área: Divisão 1 – Solo no espaço e no tempo: Comissão 1.3 - Pedometria. 2023 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.sbcs.org.br/ - The Brazilian satellite soil spectral library: impacts on society
- Spatializing soil elemental concentration as measured by X-ray fluorescence analysis using remote sensing data
- Soybean yield response to undetailed soil limits and precipitation
- X-Ray fluorescence analysis and remote sensed data to produce spatial soil information
- Temporal soil carbon spatialization by remote sensing and machine learning: a case study in Maranhao, Brazil
- VNIR-SWIR Spectroscopy, XRD and traditional analyses for pedomorphogeological assessment in a tropical toposequence
- Mapping Brazilian soil mineralogy using proximal and remote sensing data
- Potential for organic carbon sequestration explained by mineralogy and microbiology from spectral transfer functions
- The Brazilian phosphorus espacialization by earth observation and machine learning at a fine scale resolution
- É possível detectar solos frágeis ou com hidromorfismo em áreas agrícolas via satélite?
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
