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Artigo de periodico
Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? (2024)
Corrêdo, Lucas de Paula ; Molin, José Paulo ; Canal Filho, Ricardo
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, COLHEDORAS, COLHEITA, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, SENSOR, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
CORRÊDO, Lucas de Paula e MOLIN, José Paulo e CANAL FILHO, Ricardo. Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy?. AgriEngineering, v. 6, p. 64-80, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Corrêdo, L. de P., Molin, J. P., & Canal Filho, R. (2024). Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? AgriEngineering, 6, 64-80. doi:10.3390/agriengineering6010005
NLM
Corrêdo L de P, Molin JP, Canal Filho R. Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 64-80.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005
Vancouver
Corrêdo L de P, Molin JP, Canal Filho R. Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 64-80.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005
Artigo de periodico
Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision (2023)
Bazame, Helizani Couto ; Molin, José Paulo ; Althoff, Daniel ; Martello, Maurício
Fonte: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, FRUTO, MATURAÇÃO VEGETAL, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
BAZAME, Helizani Couto et al. Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision. Scientia Agricola, v. 80, p. 1-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0064. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Bazame, H. C., Molin, J. P., Althoff, D., & Martello, M. (2023). Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision. Scientia Agricola, 80, 1-8. doi:10.1590/1678-992X-2022-0064
NLM
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M. Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision [Internet]. Scientia Agricola. 2023 ; 80 1-8.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0064
Vancouver
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M. Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision [Internet]. Scientia Agricola. 2023 ; 80 1-8.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0064
Artigo de periodico
Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction (2022)
Tavares, Tiago Rodrigues ; Molin, José Paulo ; Nunes, Lidiane Cristina ; Alves, Elton Eduardo Novais ; Krug, Francisco José ; Carvalho, Hudson Wallace Pereira de
Fonte: Data in Brief. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ESPECTROSCOPIA, FERTILIDADE DO SOLO, SENSORES QUÍMICOS, SOLO TROPICAL
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ABNT
TAVARES, Tiago Rodrigues et al. Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction. Data in Brief, v. 41, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108004. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Tavares, T. R., Molin, J. P., Nunes, L. C., Alves, E. E. N., Krug, F. J., & Carvalho, H. W. P. de. (2022). Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction. Data in Brief, 41, 1-7. doi:10.1016/j.dib.2022.108004
NLM
Tavares TR, Molin JP, Nunes LC, Alves EEN, Krug FJ, Carvalho HWP de. Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction [Internet]. Data in Brief. 2022 ; 41 1-7.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108004
Vancouver
Tavares TR, Molin JP, Nunes LC, Alves EEN, Krug FJ, Carvalho HWP de. Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction [Internet]. Data in Brief. 2022 ; 41 1-7.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108004
Artigo de periodico
Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Angnes, Graciele ; Acorsi, Matheus Gabriel
Fonte: Drones. Unidade: ESALQ
Assuntos: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, CAFÉ, IMAGEM 3D, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MARTELLO, Maurício et al. Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging. Drones, v. 6, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/drones6100267. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., Angnes, G., & Acorsi, M. G. (2022). Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging. Drones, 6, 1-17. doi:10.3390/drones6100267
NLM
Martello M, Molin JP, Angnes G, Acorsi MG. Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging [Internet]. Drones. 2022 ; 6 1-17.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/drones6100267
Vancouver
Martello M, Molin JP, Angnes G, Acorsi MG. Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging [Internet]. Drones. 2022 ; 6 1-17.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/drones6100267
Artigo de periodico
Mapping coffee yield with computer vision (2022)
Bazame, Helizani Couto ; Molin, José Paulo ; Althoff, Daniel; Martello, Maurício ; Corrêdo, Lucas de Paula
Fonte: Precision Agriculture. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, COLHEDORAS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
BAZAME, Helizani Couto et al. Mapping coffee yield with computer vision. Precision Agriculture, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09924-0. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Bazame, H. C., Molin, J. P., Althoff, D., Martello, M., & Corrêdo, L. de P. (2022). Mapping coffee yield with computer vision. Precision Agriculture, 1-16. doi:10.1007/s11119-022-09924-0
NLM
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M, Corrêdo L de P. Mapping coffee yield with computer vision [Internet]. Precision Agriculture. 2022 ; 1-16.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09924-0
Vancouver
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M, Corrêdo L de P. Mapping coffee yield with computer vision [Internet]. Precision Agriculture. 2022 ; 1-16.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09924-0
Artigo de periodico
Obtaining and validating high-density coffee yield data (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Bazame, Helizani Couto
Fonte: Horticulturae. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CAFÉ, COLETA DE DADOS, COLHEDORAS, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MARTELLO, Maurício e MOLIN, José Paulo e BAZAME, Helizani Couto. Obtaining and validating high-density coffee yield data. Horticulturae, v. 8, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/horticulturae8050421. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., & Bazame, H. C. (2022). Obtaining and validating high-density coffee yield data. Horticulturae, 8, 1-16. doi:10.3390/horticulturae8050421
NLM
Martello M, Molin JP, Bazame HC. Obtaining and validating high-density coffee yield data [Internet]. Horticulturae. 2022 ; 8 1-16.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/horticulturae8050421
Vancouver
Martello M, Molin JP, Bazame HC. Obtaining and validating high-density coffee yield data [Internet]. Horticulturae. 2022 ; 8 1-16.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/horticulturae8050421
Artigo de periodico
Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Bazame, Helizani Couto ; Tavares, Tiago Rodrigues ; Maldaner, Leonardo Felipe
Fonte: Agronomy. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CAFÉ, MONITORAMENTO, SENSORES ÓPTICOS, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MARTELLO, Maurício et al. Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield. Agronomy, v. 12, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agronomy12092118. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., Bazame, H. C., Tavares, T. R., & Maldaner, L. F. (2022). Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield. Agronomy, 12, 1-16. doi:10.3390/agronomy12092118
NLM
Martello M, Molin JP, Bazame HC, Tavares TR, Maldaner LF. Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield [Internet]. Agronomy. 2022 ; 12 1-16.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy12092118
Vancouver
Martello M, Molin JP, Bazame HC, Tavares TR, Maldaner LF. Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield [Internet]. Agronomy. 2022 ; 12 1-16.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy12092118
Artigo de periodico
Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research (2022)
Cherubin, Maurício Roberto ; Damian, Júnior Melo ; Tavares, Tiago Rodrigues ; Trevisan, Rodrigo Gonçalves; Colaço, André Freitas; Eitelwein, Mateus Tonini; Martello, Maurício ; Inamasu, Ricardo Yassushi; Pias, Osmar Henrique de Castro; Molin, José Paulo
Fonte: Agriculture. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PESQUISA CIENTÍFICA
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ABNT
CHERUBIN, Maurício Roberto et al. Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research. Agriculture, p. 1-29, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriculture12111882. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Cherubin, M. R., Damian, J. M., Tavares, T. R., Trevisan, R. G., Colaço, A. F., Eitelwein, M. T., et al. (2022). Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research. Agriculture, 1-29. doi:10.3390/agriculture12111882
NLM
Cherubin MR, Damian JM, Tavares TR, Trevisan RG, Colaço AF, Eitelwein MT, Martello M, Inamasu RY, Pias OH de C, Molin JP. Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research [Internet]. Agriculture. 2022 ; 1-29.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture12111882
Vancouver
Cherubin MR, Damian JM, Tavares TR, Trevisan RG, Colaço AF, Eitelwein MT, Martello M, Inamasu RY, Pias OH de C, Molin JP. Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research [Internet]. Agriculture. 2022 ; 1-29.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture12111882
Artigo de periodico
Methodology to filter out outliers in high spatial density data to improve maps reliability (2022)
Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo ; Spekken, Mark
Fonte: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, AMOSTRAGEM, CANA-DE-AÇÚCAR, MAPEAMENTO DO SOLO, MILHO, SENSOR, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe e MOLIN, José Paulo e SPEKKEN, Mark. Methodology to filter out outliers in high spatial density data to improve maps reliability. Scientia Agricola, v. 79, n. 1, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162022000100102&tlng=en. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Maldaner, L. F., Molin, J. P., & Spekken, M. (2022). Methodology to filter out outliers in high spatial density data to improve maps reliability. Scientia Agricola, 79( 1), 1-7. doi:10.1590/1678-992x-2020-0178
NLM
Maldaner LF, Molin JP, Spekken M. Methodology to filter out outliers in high spatial density data to improve maps reliability [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-7.[citado 2024 maio 26 ] Available from: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162022000100102&tlng=en
Vancouver
Maldaner LF, Molin JP, Spekken M. Methodology to filter out outliers in high spatial density data to improve maps reliability [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-7.[citado 2024 maio 26 ] Available from: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162022000100102&tlng=en
Parte de monografia/livro
Agricultura de precisão (2022)
Molin, José Paulo
Fonte: Soja : do plantio à colheita. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PRODUTIVIDADE, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOLIN, José Paulo. Agricultura de precisão. Soja : do plantio à colheita. Tradução . São Paulo: Oficina de Textos, 2022. . . Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Molin, J. P. (2022). Agricultura de precisão. In Soja : do plantio à colheita. São Paulo: Oficina de Textos.
NLM
Molin JP. Agricultura de precisão. In: Soja : do plantio à colheita. São Paulo: Oficina de Textos; 2022. [citado 2024 maio 26 ]
Vancouver
Molin JP. Agricultura de precisão. In: Soja : do plantio à colheita. São Paulo: Oficina de Textos; 2022. [citado 2024 maio 26 ]
Artigo de periodico
Measuring apparent electrical conductivity in undisturbed soil samples (2021)
Gimenez, Leandro Maria ; Molin, José Paulo
Fonte: Brazilian Journal of Development. Unidade: ESALQ
Assuntos: AMOSTRAGEM, CONDUTIVIDADE ELÉTRICA, GRANULOMETRIA DO SOLO, UMIDADE DO SOLO
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ABNT
GIMENEZ, Leandro Maria e MOLIN, José Paulo. Measuring apparent electrical conductivity in undisturbed soil samples. Brazilian Journal of Development, v. 7, n. 7, p. 73620-73632, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.34117/bjdv7n7-506. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Gimenez, L. M., & Molin, J. P. (2021). Measuring apparent electrical conductivity in undisturbed soil samples. Brazilian Journal of Development, 7( 7), 73620-73632. doi:10.34117/bjdv7n7-506
NLM
Gimenez LM, Molin JP. Measuring apparent electrical conductivity in undisturbed soil samples [Internet]. Brazilian Journal of Development. 2021 ; 7( 7): 73620-73632.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.34117/bjdv7n7-506
Vancouver
Gimenez LM, Molin JP. Measuring apparent electrical conductivity in undisturbed soil samples [Internet]. Brazilian Journal of Development. 2021 ; 7( 7): 73620-73632.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.34117/bjdv7n7-506
Artigo de periodico
Energy efficiency of variable rate fertilizer application in coffee production in Brazil (2021)
Angnes, Graciele ; Martello, Maurício ; Faulin, Gustavo Di Chiacchio; Molin, José Paulo ; Romanelli, Thiago Libório
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: CAFÉ, EFICIÊNCIA ENERGÉTICA, CAFEICULTURA, FERTILIZAÇÃO, FERTILIZANTES, AGRICULTURA DE PRECISÃO
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ABNT
ANGNES, Graciele et al. Energy efficiency of variable rate fertilizer application in coffee production in Brazil. AgriEngineering, v. 3, p. 815-826, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering3040051. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Angnes, G., Martello, M., Faulin, G. D. C., Molin, J. P., & Romanelli, T. L. (2021). Energy efficiency of variable rate fertilizer application in coffee production in Brazil. AgriEngineering, 3, 815-826. doi:10.3390/agriengineering3040051
NLM
Angnes G, Martello M, Faulin GDC, Molin JP, Romanelli TL. Energy efficiency of variable rate fertilizer application in coffee production in Brazil [Internet]. AgriEngineering. 2021 ; 3 815-826.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering3040051
Vancouver
Angnes G, Martello M, Faulin GDC, Molin JP, Romanelli TL. Energy efficiency of variable rate fertilizer application in coffee production in Brazil [Internet]. AgriEngineering. 2021 ; 3 815-826.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering3040051
Artigo de periodico
Sensor fusion with NARX neural network to predict the mass flow in a sugarcane harvester (2021)
Lima, Jeovano de Jesus Alves de; Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo
Fonte: Sensors. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, COLHEDORAS, REDES NEURAIS, SENSOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Jeovano de Jesus Alves de e MALDANER, Leonardo Felipe e MOLIN, José Paulo. Sensor fusion with NARX neural network to predict the mass flow in a sugarcane harvester. Sensors, v. 21, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21134530. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Lima, J. de J. A. de, Maldaner, L. F., & Molin, J. P. (2021). Sensor fusion with NARX neural network to predict the mass flow in a sugarcane harvester. Sensors, 21, 1-14. doi:10.3390/s21134530
NLM
Lima J de JA de, Maldaner LF, Molin JP. Sensor fusion with NARX neural network to predict the mass flow in a sugarcane harvester [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-14.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21134530
Vancouver
Lima J de JA de, Maldaner LF, Molin JP. Sensor fusion with NARX neural network to predict the mass flow in a sugarcane harvester [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-14.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21134530
Artigo de periodico
Evaluation of Minimum Preparation Sampling Strategies for Sugarcane Quality Prediction by vis-NIR Spectroscopy (2021)
Corrêdo, Lucas de Paula ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Bazame, Helizani Couto ; Molin, José Paulo
Fonte: Sensors. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, AMOSTRAGEM, CANA-DE-AÇÚCAR, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, QUIMIOMETRIA, SENSOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CORRÊDO, Lucas de Paula et al. Evaluation of Minimum Preparation Sampling Strategies for Sugarcane Quality Prediction by vis-NIR Spectroscopy. Sensors, v. 21, p. 1-23, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21062195. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Corrêdo, L. de P., Maldaner, L. F., Bazame, H. C., & Molin, J. P. (2021). Evaluation of Minimum Preparation Sampling Strategies for Sugarcane Quality Prediction by vis-NIR Spectroscopy. Sensors, 21, 1-23. doi:10.3390/s21062195
NLM
Corrêdo L de P, Maldaner LF, Bazame HC, Molin JP. Evaluation of Minimum Preparation Sampling Strategies for Sugarcane Quality Prediction by vis-NIR Spectroscopy [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-23.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21062195
Vancouver
Corrêdo L de P, Maldaner LF, Bazame HC, Molin JP. Evaluation of Minimum Preparation Sampling Strategies for Sugarcane Quality Prediction by vis-NIR Spectroscopy [Internet]. Sensors. 2021 ; 21 1-23.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21062195
Parte de monografia/livro
Applications of optical sensing of crop health and vigour (2021)
Taylor, J. A; Anastasiou, E; Fountas, S; Tisseyre, B; Molin, José Paulo ; Trevisan, Rodrigo Gonçalves; Chen, H; Travers, M
Fonte: Sensing approaches for precision agriculture. Unidade: ESALQ
Assuntos: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ALGODÃO, BATATA, COLHEITA, DOSSEL (BOTÂNICA), SENSORES ÓPTICOS, TECNOLOGIA LIDAR, UVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TAYLOR, J. A et al. Applications of optical sensing of crop health and vigour. Sensing approaches for precision agriculture. Tradução . Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-78431-7. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Taylor, J. A., Anastasiou, E., Fountas, S., Tisseyre, B., Molin, J. P., Trevisan, R. G., et al. (2021). Applications of optical sensing of crop health and vigour. In Sensing approaches for precision agriculture. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-78431-7
NLM
Taylor JA, Anastasiou E, Fountas S, Tisseyre B, Molin JP, Trevisan RG, Chen H, Travers M. Applications of optical sensing of crop health and vigour [Internet]. In: Sensing approaches for precision agriculture. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo; 2021. [citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-78431-7
Vancouver
Taylor JA, Anastasiou E, Fountas S, Tisseyre B, Molin JP, Trevisan RG, Chen H, Travers M. Applications of optical sensing of crop health and vigour [Internet]. In: Sensing approaches for precision agriculture. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo; 2021. [citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-78431-7
Artigo de periodico
Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique (2021)
Canata, Tatiana Fernanda ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo
Fonte: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda et al. Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique. Remote Sensing, v. 13, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13020232. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Canata, T. F., Wei, M. C. F., Maldaner, L. F., & Molin, J. P. (2021). Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique. Remote Sensing, 13, 1-14. doi:10.3390/rs13020232
NLM
Canata TF, Wei MCF, Maldaner LF, Molin JP. Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-14.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13020232
Vancouver
Canata TF, Wei MCF, Maldaner LF, Molin JP. Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-14.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13020232
Artigo de periodico
3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields (2021)
Canata, Tatiana Fernanda ; Martello, Maurício ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Moreira, Jadir de Souza; Molin, José Paulo
Fonte: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEM 3D, PROCESSAMENTO DE DADOS, SENSORIAMENTO REMOTO, TECNOLOGIA LIDAR, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda et al. 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields. Sugar Tech, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01048-5. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Canata, T. F., Martello, M., Maldaner, L. F., Moreira, J. de S., & Molin, J. P. (2021). 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields. Sugar Tech. doi:10.1007/s12355-021-01048-5
NLM
Canata TF, Martello M, Maldaner LF, Moreira J de S, Molin JP. 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields [Internet]. Sugar Tech. 2021 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01048-5
Vancouver
Canata TF, Martello M, Maldaner LF, Moreira J de S, Molin JP. 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields [Internet]. Sugar Tech. 2021 ;[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01048-5
Artigo de periodico
Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status (2021)
Martins, Juliano Araujo; Fiorio, Peterson Ricardo ; Barros, Pedro Paulo da Silva; Demattê, José Alexandre Melo ; Molin, José Paulo ; Cantarella, Heitor; Neale, Christopher Michael Usher
Fonte: Acta Scientiarum. Agronomy. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE ESPECTRAL, CANA-DE-AÇÚCAR, FOLHAS (PLANTAS), MODELOS MATEMÁTICOS, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, REGRESSÃO LINEAR, SENSOR
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ABNT
MARTINS, Juliano Araujo et al. Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 43, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.47632. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Martins, J. A., Fiorio, P. R., Barros, P. P. da S., Demattê, J. A. M., Molin, J. P., Cantarella, H., & Neale, C. M. U. (2021). Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status. Acta Scientiarum. Agronomy, 43, 1-13. doi:10.4025/actasciagron.v43i1.47632
NLM
Martins JA, Fiorio PR, Barros PP da S, Demattê JAM, Molin JP, Cantarella H, Neale CMU. Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status [Internet]. Acta Scientiarum. Agronomy. 2021 ; 43 1-13.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.47632
Vancouver
Martins JA, Fiorio PR, Barros PP da S, Demattê JAM, Molin JP, Cantarella H, Neale CMU. Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status [Internet]. Acta Scientiarum. Agronomy. 2021 ; 43 1-13.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.47632
Artigo de periodico
Detection, classification, and mapping of coffee fruits during harvest with computer vision (2021)
Bazame, Helizani Couto ; Molin, José Paulo ; Althoff, Daniel; Martello, Maurício
Fonte: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, COLHEITA, MATURAÇÃO VEGETAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
BAZAME, Helizani Couto et al. Detection, classification, and mapping of coffee fruits during harvest with computer vision. Computers and Electronics in Agriculture, v. 183, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106066. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Bazame, H. C., Molin, J. P., Althoff, D., & Martello, M. (2021). Detection, classification, and mapping of coffee fruits during harvest with computer vision. Computers and Electronics in Agriculture, 183, 1-11. doi:10.1016/j.compag.2021.106066
NLM
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M. Detection, classification, and mapping of coffee fruits during harvest with computer vision [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 183 1-11.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106066
Vancouver
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M. Detection, classification, and mapping of coffee fruits during harvest with computer vision [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 183 1-11.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106066
Artigo de periodico
Soybean Yield Estimation and Its Components: A Linear Regression Approach (2020)
Wei, Marcelo Chan Fu ; Molin, José Paulo
Fonte: Agriculture. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS MATEMÁTICOS, REGRESSÃO LINEAR, SOJA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
WEI, Marcelo Chan Fu e MOLIN, José Paulo. Soybean Yield Estimation and Its Components: A Linear Regression Approach. Agriculture, v. 10, p. 1-13, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriculture10080348. Acesso em: 26 maio 2024.
APA
Wei, M. C. F., & Molin, J. P. (2020). Soybean Yield Estimation and Its Components: A Linear Regression Approach. Agriculture, 10, 1-13. doi:10.3390/agriculture10080348
NLM
Wei MCF, Molin JP. Soybean Yield Estimation and Its Components: A Linear Regression Approach [Internet]. Agriculture. 2020 ; 10 1-13.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture10080348
Vancouver
Wei MCF, Molin JP. Soybean Yield Estimation and Its Components: A Linear Regression Approach [Internet]. Agriculture. 2020 ; 10 1-13.[citado 2024 maio 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture10080348

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