Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MOLIN, JOSE PAULO - ESALQ ; WEI, MARCELO CHAN FU - ESALQ ; SILVA, EUDOCIO RAFAEL OTAVIO DA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: g/10.3390/agriengineering6020053
- Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO; CANA-DE-AÇÚCAR; MECANIZAÇÃO AGRÍCOLA; TECNOLOGIA DA COMUNICAÇÃO; TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: AgriEngineering
- ISSN: 2624-7402
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 6, p. 925-946, 2024
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MOLIN, José Paulo e WEI, Marcelo Chan Fu e SILVA, Eudocio Rafael Otavio da. Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review. AgriEngineering, v. 6, p. 925-946, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020053. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Molin, J. P., Wei, M. C. F., & Silva, E. R. O. da. (2024). Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review. AgriEngineering, 6, 925-946. doi:g/10.3390/agriengineering6020053 -
NLM
Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 925-946.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020053 -
Vancouver
Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 925-946.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020053 - Spatial and temporal variability management for all farmers: a cell-size approach to enhance coffee yields and optimize inputs
- Automatic filtering of sugarcane yield data
- Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations
- Predictive power vs interpretability: Machine learning approaches to unravel sugarcane yield drivers
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