Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARQUES, PATRICIA ANGÉLICA ALVES - ESALQ ; FRIZZONE, JOSE ANTONIO - ESALQ ; COELHO, RUBENS DUARTE - ESALQ ; ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; MELO, LEONARDO LEITE DE - ESALQ ; MELO, VERÔNICA GASPAR MARTINS LEITE DE - ESALQ ; BARROS, TIMÓTEO HERCULINO DA SILVA - CENA
- Unidades: ESALQ; ICMC; CENA
- DOI: 10.1016/j.agwat.2022.107820
- Subjects: DEFICIT HÍDRICO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; CANA-DE-AÇÚCAR
- Keywords: Imagens térmicas
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Agricultural Water Management
- ISSN: 0378-3774
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 272, art. 107820, p. 1-13, July 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MELO, Leonardo Leite de et al. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images. Agricultural Water Management, v. 272, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820. Acesso em: 11 fev. 2026. -
APA
Melo, L. L. de, Melo, V. G. M. L. de, Marques, P. A. A., Frizzone, J. A., Coelho, R. D., Romero, R. A. F., & Barros, T. H. da S. (2022). Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images. Agricultural Water Management, 272, 1-13. doi:10.1016/j.agwat.2022.107820 -
NLM
Melo LL de, Melo VGML de, Marques PAA, Frizzone JA, Coelho RD, Romero RAF, Barros TH da S. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images [Internet]. Agricultural Water Management. 2022 ; 272 1-13.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820 -
Vancouver
Melo LL de, Melo VGML de, Marques PAA, Frizzone JA, Coelho RD, Romero RAF, Barros TH da S. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images [Internet]. Agricultural Water Management. 2022 ; 272 1-13.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820 - Método para projetar linhas laterais de irrigação por gotejamento pareadas em terrenos com inclinação uniforme
- Extreme values of ET0 at Piracicaba, Brazil, for designing irrigation systems
- Evaluation of irrigation requirement for the design of an irrigation system using a probabilistic approach for the estimation of evapotranspiration and rainfall
- Perda de carga em fitas gotejadoras com emissores moldados
- Produtividade da água na agricultura irrigada
- Produtividade da água na agricultura irrigada
- Geoestatística como ferramenta para estudos da variabilidade da precipitação pluviométrica no estado de Pernambuco, Brasil
- Tensiometria aplicada na estimativa do consumo hídrico do cafeeiro irrigado por gotejamento
- Head Loss in Thin-Walled Drip Tapes with Continuous Labyrinth
- Dripper testing: application of statistical quality control for measurement system analysis
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.agwat.2022.107820 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3089984.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
