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dc.contributor.authorAmaro, Rafaella Pironato-
dc.contributor.authorLuciano, Ana Cláudia dos Santos-
dc.date.accessioned2022-06-28T15:07:36Z-
dc.date.available2022-06-28T15:07:36Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationAmaro, Rafaella Pironato, e outro (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. In Prado, Marcelo, coord., e outros. Gestão tecnológica : proceedings. Lisboa : Universidade Lusíada. P. 59-62.-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11067/6385-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34628/v2f2-sh05-
dc.descriptionGestão tecnológica : proceedings / coordenação [de] Marcelo Prado... [et al.]. - Lisboa : Universidade Lusíada, 2022.pt_PT
dc.language.isoporpt_PT
dc.rightsopenAccesspt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/pt_PT
dc.titleAvaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forestpt_PT
dc.typebookPartpt_PT
dc.peerreviewedyespt_PT
dc.identifier.citationtitleAvaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest-
dc.identifier.citationauthorAmaro, Rafaella Pironato-
dc.identifier.citationauthorLuciano, Ana Cláudia dos Santos-
Aparece nas colecções:[ILID-COMEGI] Contribuições em livros

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