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Random forest model to predict the height of Eucalyptus. Eucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant ad... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Predictive models to estimate carbon stocks in agroforestry systems. Abstract: This study aims to assess the carbon stock in a pasture area and fragment of forest in natural regeneration, given the importance of agroforestry systems in mitigating gas emissions which co... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Use of data mining techniques to classify soil CO2 emission induced by crop management in sugarcane field. Soil CO2 emissions are regarded as one of the largest flows of the global carbon cycle and small changes in their magnitude can have a large effect on the CO2 concentration in the atmosphere. Thus, a... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study ai... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Classification of soil respiration in areas of sugarcane renewal using decision tree. ABSTRACT: The use of data mining is a promising alternative to predict soil respiration from correlated variables. Our objective was to build a model using variable selection and decision tree inducti... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Classification of the initial development of eucaliptus using data mining techniques. Abstract - Eucalyptus plantation has expanded considerably in Brazil, especially in regions where soils have low fertility, such as in Brazilian Cerrados. To achieve greater productivity, it is essent... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017

Mostrando 6 resultados.

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