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Mapeamento da citricultura imagens Sentinel-2 e Random Forest: o exemplo de Casa Branca. Autoria: 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. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Estudo de associação genômica empla utilizando Random Forest: estudo de caso em bovinos de corte. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2014
Aplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Random forest model to predict the height of Eucalyptus. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Mapeamento da cobertura florestal em Lagoinha (SP) por meio de imagens Sentinel-2 e algoritmo Random Forest. Autoria: SILVA, G. B. S. da; BOLFE, E. L.; SANO, E. E. Este artigo apresenta um método para mapear a cobertura florestal no município de Lagoinha (SP) utilizando o algoritmo Random Forest disponível no Google Earth Engine (GEE). A classificação foi realiz... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2025
Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Influência do modelo digital de elevação no mapeamento digital de atributos do solo por random forest (RF). 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015
Desempenho do Algoritmo de Classificação de Imagens Random Forest para Mapeamento do Uso e Cobertura do Solo no Cerrado Brasileiro. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Genome-wide association study for backfat thickness in Canchim beef cattle using Random Forest approach. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2013

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