Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MOLIN, JOSE PAULO - ESALQ ; CANAL FILHO, RICARDO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.3390/agriengineering6010005
- Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO; CANA-DE-AÇÚCAR; COLHEDORAS; COLHEITA; ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA; SENSOR; VARIABILIDADE ESPACIAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: AgriEngineering
- ISSN: 2624-7402
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 6, p. 64-80, 2024
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
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: 31 mar. 2026. -
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 2026 mar. 31 ] 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 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005 - Spatial distribution as a key factor for evaluation of soil attributes prediction at field level using online near-infrared spectroscopy
- Online near-infrared spectroscopy for soil attributes prediction
- Automatic filtering of sugarcane yield data
- Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations
- Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning
- Dimensionality reduction statistical models for soil attribute prediction based on raw spectral data
- Aplicação de nitrogênio em taxa variável em trigo
- Definição de unidades de gerenciamento do solo através da sua condutividade elétrica e variavéis fisico-quimicas utilizando classificação Fuzzy
- Pequenas, mas eficientes
- Establishing management zones using soil electrical conductivity and other soil properties by the fuzzy clustering technique
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