Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: FIORIO, PETERSON RICARDO - ESALQ ; LUCIANO, ANA CLAUDIA DOS SANTOS - ESALQ ; AMARO, RAFAELLA PIRONATO - ESALQ ; PEREIRA, ESTER DE CARVALHO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1007/s12355-024-01468-z
- Subjects: ALGORITMOS PARA IMAGENS; CANA-DE-AÇÚCAR; ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; MODELOS MATEMÁTICOS
- Keywords: índices de vegetação
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Sugar Tech
- ISSN: 0972-1525
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 27, n. 1, p. 108–118, 2025
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
AMARO, Rafaella Pironato et al. Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil. Sugar Tech, v. 27, n. 1, p. 108–118, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01468-z. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Amaro, R. P., Christina, M., Todoroff, P., Le Maire, G., Fiorio, P. R., Pereira, E. de C., & Luciano, A. C. dos S. (2025). Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil. Sugar Tech, 27( 1), 108–118. doi:10.1007/s12355-024-01468-z -
NLM
Amaro RP, Christina M, Todoroff P, Le Maire G, Fiorio PR, Pereira E de C, Luciano AC dos S. Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil [Internet]. Sugar Tech. 2025 ; 27( 1): 108–118.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01468-z -
Vancouver
Amaro RP, Christina M, Todoroff P, Le Maire G, Fiorio PR, Pereira E de C, Luciano AC dos S. Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil [Internet]. Sugar Tech. 2025 ; 27( 1): 108–118.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01468-z - Regional model to predict sugarcane yield using sentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s12355-024-01468-z (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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3210882-Regional_model_to... |
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