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Random forest model to predict the height of Eucalyptus. Author(s): OLIVEIRA, S. R. de M. 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... ... Repository: BDPA Publication year: 2022
Mapeamento da citricultura imagens Sentinel-2 e Random Forest: o exemplo de Casa Branca. Author(s): BOLFE, E. L.; VICENTE, L. E. Este estudo teve como objetivo mapear a produção de citricultura do município de Casa Branca, São Paulo, na safra 2021/2022. Repository: BDPA Publication year: 2023
Estudo de associação genômica empla utilizando Random Forest: estudo de caso em bovinos de corte. Author(s): HIGA, R. H.; MUDADU, M. de A.; LOBO, F. P.; REGITANO, L. C. de A. A aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, que consideram o efeito de múltiplos SNPs a problemas de estudos de associação em genônica ampla (GWAS) é de grande interesse, pois essas técnicas sã... ... Repository: BDPA Publication year: 2014
Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. Author(s): OLIVEIRA, S. R. de M. 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... ... Repository: BDPA Publication year: 2018
Aplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado. Author(s): HEINEMANN, A. B. As previsões de produtividade agrícola, em especial do arroz irrigado, são fundamentais para o desenvolvimento das políticas agrícolas, notadamente no ambiente tropical. A possibilidade do uso de alte... ... Repository: BDPA Publication year: 2021
Influência do modelo digital de elevação no mapeamento digital de atributos do solo por random forest (RF). Author(s): BHERING, S. B.; CHAGAS, C. da S.; CARVALHO JUNIOR, W. de; PEREIRA, N. R.; CALDERANO FILHO, B. As propriedades físicas e químicas dos solos são importantes para o manejo dos solos, pois influenciam a sua fertilidade, as taxas de infiltração, retenção de umidade, entre outros. Muito da variabili... ... Repository: BDPA Publication year: 2015
Biomass equations for forest regrowth in the eastern Amazon using randomized branch sampling. Author(s): VASCONCELOS, S. S. Florestas secundárias ocupam uma área extensa e crescente na bacia Amazônica, porém determinações acuradas do impacto dessas florestas nos ciclos de carbono e nutrientes têm sido dificultadas pelo núm... ... Repository: BDPA Publication year: 2009
Genome-wide association study for backfat thickness in Canchim beef cattle using Random Forest approach. Author(s): HIGA, R. H.; MUDADU, M. de A.; SILVA, M. V. G. B. da; CARDOSO, F. F.; NICIURA, S. C. M.; TULLIO, R. R.; ALENCAR, M. M. de; REGITANO, L. C. de A. Background: Meat quality involves many traits, such as marbling, tenderness, juiciness, and backfat thickness, all of which require attention from livestock producers. Backfat thickness improvement by... ... Repository: BDPA Publication year: 2013
Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. Author(s): SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. Ao conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resu... ... Repository: BDPA Publication year: 2023
Desempenho do Algoritmo de Classificação de Imagens Random Forest para Mapeamento do Uso e Cobertura do Solo no Cerrado Brasileiro. Author(s): SANO, E. E. O Cerrado é um ecossistema altamente diversificado e fornece habitat para muitas espécies, porém, vem sofrendo degradação acentuada nas últimas décadas devido à expansão da produção de commodities agr... ... Repository: BDPA Publication year: 2021

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