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Reference evapotranspiration of Brazil modeled with machine learning techniques and remote sensing.
Dias, Santos Henrique Brant; Filgueiras, Roberto; Fernandes Filho, Elpídio Inácio; Arcanjo, Gemima Santos; Silva, Gustavo Henrique da; Mantovani, Everardo Chartuni; Cunha, Fernando França da.
Afiliação
  • Dias SHB; Agronomy Department, Ponta Grossa State University (UEPG), Ponta Grossa, Paraná, Brazil.
  • Filgueiras R; Agricultural Engineering Department, Federal University of Viçosa (UFV), Viçosa, Minas Gerais, Brazil.
  • Fernandes Filho EI; Soil Department, Federal University of Viçosa (UFV), Viçosa, Minas Gerais, Brazil.
  • Arcanjo GS; Polytechnic School, Federal University of Bahia (UFBA), Salvador, Bahia, Brazil.
  • Silva GHD; Agricultural Engineering Department, Federal University of Viçosa (UFV), Viçosa, Minas Gerais, Brazil.
  • Mantovani EC; Agricultural Engineering Department, Federal University of Viçosa (UFV), Viçosa, Minas Gerais, Brazil.
  • Cunha FFD; Agricultural Engineering Department, Federal University of Viçosa (UFV), Viçosa, Minas Gerais, Brazil.
PLoS One ; 16(2): e0245834, 2021.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33561147
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Hidrologia / Modelos Estatísticos / Tecnologia de Sensoriamento Remoto / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies País/Região como assunto: America do sul / Brasil Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Estados Unidos
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