High throughput phenotyping in soybean breeding using RGB image vegetation indices based on drone (2024)
- Authors:
- Autor USP: ARAÚJO, MAURÍCIO DOS SANTOS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1038/s41598-024-83807-4
- Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS; FENÓTIPOS; IMAGEM DIGITAL; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; SOJA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Scientific Reports
- ISSN: 2045-2322
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, art. 32055, p. 1-11, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
ALVES, Andressa K. S et al. High throughput phenotyping in soybean breeding using RGB image vegetation indices based on drone. Scientific Reports, v. 14, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83807-4. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Alves, A. K. S., Araújo, M. dos S., Chaves, S. F. S., Dias, L. A. S., Corrêdo, L. P., Pessoa, G. G. F. A., & Bezerra, A. R. G. (2024). High throughput phenotyping in soybean breeding using RGB image vegetation indices based on drone. Scientific Reports, 14, 1-11. doi:10.1038/s41598-024-83807-4 -
NLM
Alves AKS, Araújo M dos S, Chaves SFS, Dias LAS, Corrêdo LP, Pessoa GGFA, Bezerra ARG. High throughput phenotyping in soybean breeding using RGB image vegetation indices based on drone [Internet]. Scientific Reports. 2024 ; 14 1-11.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83807-4 -
Vancouver
Alves AKS, Araújo M dos S, Chaves SFS, Dias LAS, Corrêdo LP, Pessoa GGFA, Bezerra ARG. High throughput phenotyping in soybean breeding using RGB image vegetation indices based on drone [Internet]. Scientific Reports. 2024 ; 14 1-11.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83807-4 - Exploring genotype-by-environment interactions in tropical soybean multi-environment trials
- Improving multi-harvest data analysis in cacao breeding using random regression
- Realized genetic gain with reciprocal recurrent selection in a Eucalyptus breeding program
- Enhancing enviromics based predictions in common bean multi-environment trials
Informações sobre o DOI: 10.1038/s41598-024-83807-4 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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3252314-High_throughput_p... | Direct link |
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