Corn grain yield forecasting by satellite remote sensing and machine-learning models (2022)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, LUIS FERNANDO VIEIRA DA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1002/agj2.21141
- Subjects: MILHO; AGRICULTURA DE PRECISÃO; SENSORIAMENTO REMOTO; SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Agronomy Journal
- ISSN: 1435-0645
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 114, p. 2956–2968, 2022
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
PINTO, Antônio Alves et al. Corn grain yield forecasting by satellite remote sensing and machine-learning models. Agronomy Journal, v. 114, p. 2956–2968, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/agj2.21141. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Pinto, A. A., Zerbato, C., Rolim, G. de S., Barbosa Júnior, M. R., Silva, L. F. V. da, & Oliveira, R. P. de. (2022). Corn grain yield forecasting by satellite remote sensing and machine-learning models. Agronomy Journal, 114, 2956–2968. doi:10.1002/agj2.21141 -
NLM
Pinto AA, Zerbato C, Rolim G de S, Barbosa Júnior MR, Silva LFV da, Oliveira RP de. Corn grain yield forecasting by satellite remote sensing and machine-learning models [Internet]. Agronomy Journal. 2022 ; 114 2956–2968.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1002/agj2.21141 -
Vancouver
Pinto AA, Zerbato C, Rolim G de S, Barbosa Júnior MR, Silva LFV da, Oliveira RP de. Corn grain yield forecasting by satellite remote sensing and machine-learning models [Internet]. Agronomy Journal. 2022 ; 114 2956–2968.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1002/agj2.21141 - Bibliometric analysis of global research on fungal Metarhizium rileyi based on Web of Science
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| Tipo | Nome | Link | |
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3090324-Corn grain yield ... |
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