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Artigo de periodico
Use of indices in RGB and Random Forest Regression to measure the leaf area index in maize (2024)
Magalhães, Leonardo Pinto de ; Rossi, Fabrício
Source: Agronomy. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR, MILHO, REGRESSÃO LINEAR, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
MAGALHÃES, Leonardo Pinto de e ROSSI, Fabrício. Use of indices in RGB and Random Forest Regression to measure the leaf area index in maize. Agronomy, v. 14, p. 1-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agronomy14040750. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Magalhães, L. P. de, & Rossi, F. (2024). Use of indices in RGB and Random Forest Regression to measure the leaf area index in maize. Agronomy, 14, 1-15. doi:10.3390/agronomy14040750
NLM
Magalhães LP de, Rossi F. Use of indices in RGB and Random Forest Regression to measure the leaf area index in maize [Internet]. Agronomy. 2024 ; 14 1-15.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14040750
Vancouver
Magalhães LP de, Rossi F. Use of indices in RGB and Random Forest Regression to measure the leaf area index in maize [Internet]. Agronomy. 2024 ; 14 1-15.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14040750
Artigo de periodico
Estimating black oat biomass using digital surface models and a vegetation index derived from RGB-based aerial images (2023)
Trevisan, Lucas Renato ; Brichi, Lisiane ; Gomes, Tamara Maria ; Rossi, Fabricio
Source: Remote Sensing. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: AEROFOTOGRAMETRIA, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, AVEIA PRETA, BIOMASSA, CRESCIMENTO VEGETAL, SENSORIAMENTO REMOTO, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
TREVISAN, Lucas Renato et al. Estimating black oat biomass using digital surface models and a vegetation index derived from RGB-based aerial images. Remote Sensing, v. 15, p. 1-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs15051363. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Trevisan, L. R., Brichi, L., Gomes, T. M., & Rossi, F. (2023). Estimating black oat biomass using digital surface models and a vegetation index derived from RGB-based aerial images. Remote Sensing, 15, 1-19. doi:10.3390/rs15051363
NLM
Trevisan LR, Brichi L, Gomes TM, Rossi F. Estimating black oat biomass using digital surface models and a vegetation index derived from RGB-based aerial images [Internet]. Remote Sensing. 2023 ; 15 1-19.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs15051363
Vancouver
Trevisan LR, Brichi L, Gomes TM, Rossi F. Estimating black oat biomass using digital surface models and a vegetation index derived from RGB-based aerial images [Internet]. Remote Sensing. 2023 ; 15 1-19.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs15051363
Trabalho de evento-resumo
Saturação de índices vegetativos no espectro do visível na cultura do milho (2023)
Magalhães, Leonardo Pinto de ; Rossi, Fabricio
Source: Resumos expandidos. Conference titles: Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: INDICADORES VEGETAIS, SENSORIAMENTO REMOTO, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, MILHO
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ABNT
MAGALHÃES, Leonardo Pinto de e ROSSI, Fabricio. Saturação de índices vegetativos no espectro do visível na cultura do milho. 2023, Anais.. Ribeirão Preto, SP: Associação Brasileira de Engenharia Agrícola - SBEA, 2023. Disponível em: https://www.conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2023/anais-2023/geomatica-na-agricultura-geo/3567-saturacao-de-indices-vegetativos-no-espectro-do-visivel-na-cultura-do-milho/file. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Magalhães, L. P. de, & Rossi, F. (2023). Saturação de índices vegetativos no espectro do visível na cultura do milho. In Resumos expandidos. Ribeirão Preto, SP: Associação Brasileira de Engenharia Agrícola - SBEA. Recuperado de https://www.conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2023/anais-2023/geomatica-na-agricultura-geo/3567-saturacao-de-indices-vegetativos-no-espectro-do-visivel-na-cultura-do-milho/file
NLM
Magalhães LP de, Rossi F. Saturação de índices vegetativos no espectro do visível na cultura do milho [Internet]. Resumos expandidos. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2023/anais-2023/geomatica-na-agricultura-geo/3567-saturacao-de-indices-vegetativos-no-espectro-do-visivel-na-cultura-do-milho/file
Vancouver
Magalhães LP de, Rossi F. Saturação de índices vegetativos no espectro do visível na cultura do milho [Internet]. Resumos expandidos. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2023/anais-2023/geomatica-na-agricultura-geo/3567-saturacao-de-indices-vegetativos-no-espectro-do-visivel-na-cultura-do-milho/file
Artigo de periodico
Thermal imaging for stress assessment in rice cultivation drip-irrigated with saline water (2022)
Menegassi, Luana Carolina ; Benassi, Vinicius Campana ; Trevisan, Lucas Renato ; Rossi, Fabricio ; Gomes, Tamara Maria
Source: Engenharia Agrícola. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: ÁGUA PARA IRRIGAÇÃO, ARROZ, ESTRESSE, IRRIGAÇÃO POR GOTEJAMENTO, SALINIDADE DA ÁGUA, SENSORIAMENTO REMOTO, TEMPERATURA
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ABNT
MENEGASSI, Luana Carolina et al. Thermal imaging for stress assessment in rice cultivation drip-irrigated with saline water. Engenharia Agrícola, v. 42, n. 5, p. 1-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42n5e20220043/2022. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Menegassi, L. C., Benassi, V. C., Trevisan, L. R., Rossi, F., & Gomes, T. M. (2022). Thermal imaging for stress assessment in rice cultivation drip-irrigated with saline water. Engenharia Agrícola, 42( 5), 1-11. doi:10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42n5e20220043/2022
NLM
Menegassi LC, Benassi VC, Trevisan LR, Rossi F, Gomes TM. Thermal imaging for stress assessment in rice cultivation drip-irrigated with saline water [Internet]. Engenharia Agrícola. 2022 ; 42( 5): 1-11.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42n5e20220043/2022
Vancouver
Menegassi LC, Benassi VC, Trevisan LR, Rossi F, Gomes TM. Thermal imaging for stress assessment in rice cultivation drip-irrigated with saline water [Internet]. Engenharia Agrícola. 2022 ; 42( 5): 1-11.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42n5e20220043/2022
Artigo de periodico
A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants (2019)
Canata, Tatiana Fernanda; Molin, José Paulo; Sousa, Rafael Vieira de
Source: Engenharia Agrícola. Unidades: ESALQ, FZEA
Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR, DOSSEL (BOTÂNICA), SENSORIAMENTO REMOTO, TECNOLOGIA LIDAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda e MOLIN, José Paulo e SOUSA, Rafael Vieira de. A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants. Engenharia Agrícola, v. 39, n. 2, p. 240-247, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Canata, T. F., Molin, J. P., & Sousa, R. V. de. (2019). A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants. Engenharia Agrícola, 39( 2), 240-247. doi:10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019
NLM
Canata TF, Molin JP, Sousa RV de. A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants [Internet]. Engenharia Agrícola. 2019 ; 39( 2): 240-247.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019
Vancouver
Canata TF, Molin JP, Sousa RV de. A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants [Internet]. Engenharia Agrícola. 2019 ; 39( 2): 240-247.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019

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