Performance evaluation of Sentinel-2 imagery, agronomic and climatic data for sugarcane yield estimation (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: LUCIANO, ANA CLAUDIA DOS SANTOS - FFLCH ; AMARO, RAFAELLA PIRONATO - ESALQ
- Unidades: FFLCH; ESALQ
- DOI: 10.1016/j.compag.2025.110522
- Subjects: AGROCLIMATOLOGIA; ALGORITMOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CANA-DE-AÇÚCAR; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computers and Electronics in Agriculture
- ISSN: 0168-1699
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 237, art. 110522, p. 1-14, 2025
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
AMARO, Rafaella Pironato et al. Performance evaluation of Sentinel-2 imagery, agronomic and climatic data for sugarcane yield estimation. Computers and Electronics in Agriculture, v. 237, p. 1-14, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110522. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Amaro, R. P., Todoroff, P., Christina, M., Duft, D. G., & Luciano, A. C. dos S. (2025). Performance evaluation of Sentinel-2 imagery, agronomic and climatic data for sugarcane yield estimation. Computers and Electronics in Agriculture, 237, 1-14. doi:10.1016/j.compag.2025.110522 -
NLM
Amaro RP, Todoroff P, Christina M, Duft DG, Luciano AC dos S. Performance evaluation of Sentinel-2 imagery, agronomic and climatic data for sugarcane yield estimation [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2025 ; 237 1-14.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110522 -
Vancouver
Amaro RP, Todoroff P, Christina M, Duft DG, Luciano AC dos S. Performance evaluation of Sentinel-2 imagery, agronomic and climatic data for sugarcane yield estimation [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2025 ; 237 1-14.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110522 - Avaliação de variáveis agronômicas e imagens do satélite Sentinel-2 para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a partir do algoritmo Random Forest
- Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil
- Regional model to predict sugarcane yield using sentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.compag.2025.110522 (Fonte: oaDOI API)
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3249966-Performance_evalu... |
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