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Comentários sobre "desempenho da co-krigagem na determinação da variabilidade de atributos do solo" [PDF]

Revista Brasileira de Ciência do Solo, 2007
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Distribuição Espacial das Frações Granulométricas em Um Latossolo Vermelho Amarelo Utilizando Krigagem Indicativa

Revista Engenharia na Agricultura - REVENG, 2011
S.A. Silva, J.S.S. Lima, M. Zucoloto
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Geoestatística aplicada a condutividade elétrica do solo e altitude do solo cultivado com cana-de-açúcar. [PDF]

, 2017
BRANCALIÃO, S. R., GREGO, C. R., OLIVEIRA, A., RABELLO, L. M., VIEIRA, S. R.   +4 more
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Estoque de carbono no solo e produtividade da cana-de-açúcar analisados quanto a variabilidade espacial. [PDF]

, 2017
BRANCALIÃO, S. R., FURTADO, A. L. dos S., GREGO, C. R., NOGUEIRA, S. F., OLIVEIRA, A. de, RODRIGUES, C. A. G.   +5 more
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Comportamento geoquímico de alguns elementos vestigiais na envolvente das Minas de S. Domingos, Alentejo : áreas da Tapada e do Telheiro [PDF]

, 2009
Abreu, Maria Manuela, Quental, Lídia, Sousa, A. J., Tavares, M. T., Vairinho, M. Margarida   +4 more
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Geoestatística integrada com estatística multivariada e geoprocessamento na definição de unidades de manejo para o Pinus taeda. [PDF]

, 2017
BOGNOLA, I. A., LAVORANTI, O. J., LINGNAU, C., OLIVEIRA, E. B. de, STOLLE, L.   +4 more
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Simulação espacial do efeito da época de plantio sobre o tempo de florescimento de milho (Zea mays L.) no Brasil. [PDF]

, 2018
GUIMARAES, D. P., HIRSCH, A., LANDAU, E. C., TAVARES, R. B. T.   +3 more
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Variabilidade espacial de atributos de solos em unidades de manejo em área piloto de produção integrada de coco. [PDF]

, 2012
BARRETO, A. C., BOLFE, E. L., CURI, N., FONTES, H. R., GOMES, J. B. V., VIANA, R. D.   +5 more
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SMART-MAP: Plugin QGIS para interpolação utilizando Krigagem Ordinária e Machine Learning

Anais do XIV Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO 2023), 2023
Algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML) têm sido utilizados como alternativa aos métodos convencionais e geoestatísticos no mapeamento digital de atributos do solo. No entanto, os algoritmos de ML apresentam muitas variantes que podem dificultar a sua aplicação por usuários finais. Para preencher essa lacuna, o objetivo desse trabalho foi desenvolver
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