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Artigo de periodico
Leaf nitrogen classification of common bean (phaseolus vulgaris l.) using deep learning models and images (2025)
Tavares, Marcos Silva ; Regazzo, Jamile Raquel ; Silva, Thiago; Sardinha, Edson José de Souza ; Baesso, Murilo Mesquita
Source: Engenharia Agrícola. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNOSE FOLIAR, FEIJÃO, IMAGEM DIGITAL, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL
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ABNT
TAVARES, Marcos Silva et al. Leaf nitrogen classification of common bean (phaseolus vulgaris l.) using deep learning models and images. Engenharia Agrícola, v. 45, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45e20250028/2025. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Tavares, M. S., Regazzo, J. R., Silva, T., Sardinha, E. J. de S., & Baesso, M. M. (2025). Leaf nitrogen classification of common bean (phaseolus vulgaris l.) using deep learning models and images. Engenharia Agrícola, 45, 1-12. doi:10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45e20250028/2025
NLM
Tavares MS, Regazzo JR, Silva T, Sardinha EJ de S, Baesso MM. Leaf nitrogen classification of common bean (phaseolus vulgaris l.) using deep learning models and images [Internet]. Engenharia Agrícola. 2025 ; 45 1-12.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45e20250028/2025
Vancouver
Tavares MS, Regazzo JR, Silva T, Sardinha EJ de S, Baesso MM. Leaf nitrogen classification of common bean (phaseolus vulgaris l.) using deep learning models and images [Internet]. Engenharia Agrícola. 2025 ; 45 1-12.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45e20250028/2025
Artigo de periodico
Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions (2025)
Martins, Guilherme Augusto; Baesso, Murilo Mesquita ; Devechio, Fernanda de Fátima da Silva ; Tech, Adriano Rogério Bruno ; Regazzo, Jamile Raquel ; Ricci, Carlos Eduardo Nunes ; Leão, Murilo de Lima
Source: AgriEngineering. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTADO NUTRICIONAL, IMAGEM DIGITAL, NUTRIÇÃO VEGETAL, NUTRIENTES MINERAIS DO SOLO, POTÁSSIO, SORGO
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ABNT
MARTINS, Guilherme Augusto et al. Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions. AgriEngineering, v. 7, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering7110367. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Martins, G. A., Baesso, M. M., Devechio, F. de F. da S., Tech, A. R. B., Regazzo, J. R., Ricci, C. E. N., & Leão, M. de L. (2025). Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions. AgriEngineering, 7, 1-17. doi:10.3390/agriengineering7110367
NLM
Martins GA, Baesso MM, Devechio F de F da S, Tech ARB, Regazzo JR, Ricci CEN, Leão M de L. Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions [Internet]. AgriEngineering. 2025 ; 7 1-17.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering7110367
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Martins GA, Baesso MM, Devechio F de F da S, Tech ARB, Regazzo JR, Ricci CEN, Leão M de L. Using machine learning and RGB images to assess nitrogen and potassium status in sorghum (Sorghum bicolor L.) under field conditions [Internet]. AgriEngineering. 2025 ; 7 1-17.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering7110367
Artigo de periodico
Classification of the nutritional condition of bean plants (Phaseolus Vulgaris) using convolutional neural networks and image analysis (2025)
Couto, Julia; Regazzo, Jamile ; Baesso, Murilo Mesquita ; Tech, Adriano Rogério Bruno ; Silva, Thiago
Source: Engenharia Agrícola. Unidades: FZEA, IQ, ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTADO NUTRICIONAL, FEIJÃO, FERTILIZANTES NITROGENADOS, NITROGÊNIO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
COUTO, Julia et al. Classification of the nutritional condition of bean plants (Phaseolus Vulgaris) using convolutional neural networks and image analysis. Engenharia Agrícola, v. 45, n. 1 Nesp, p. 1-6, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45nespe120240223/2025. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Couto, J., Regazzo, J., Baesso, M. M., Tech, A. R. B., & Silva, T. (2025). Classification of the nutritional condition of bean plants (Phaseolus Vulgaris) using convolutional neural networks and image analysis. Engenharia Agrícola, 45( 1 Nesp), 1-6. doi:10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45nespe120240223/2025
NLM
Couto J, Regazzo J, Baesso MM, Tech ARB, Silva T. Classification of the nutritional condition of bean plants (Phaseolus Vulgaris) using convolutional neural networks and image analysis [Internet]. Engenharia Agrícola. 2025 ; 45( 1 Nesp): 1-6.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45nespe120240223/2025
Vancouver
Couto J, Regazzo J, Baesso MM, Tech ARB, Silva T. Classification of the nutritional condition of bean plants (Phaseolus Vulgaris) using convolutional neural networks and image analysis [Internet]. Engenharia Agrícola. 2025 ; 45( 1 Nesp): 1-6.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v45nespe120240223/2025
Artigo de periodico
Machine learning in the classification of RGB images of maize (Zea mays L.) using texture attributes and different doses of nitrogen (2025)
Silva, Thiago Lima da ; Devechio, Fernanda de Fátima da Silva ; Tavares, Marcos Silva ; Regazzo, Jamile Raquel ; Sardinha, Edson José de Souza ; Altão, Liliane Maria Romualdo; Oliveira, Gabriel Pagin de Carvalho Nunes ; Tech, Adriano Rogério Bruno ; Baesso, Murilo Mesquita
Source: AgriEngineering. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNOSE FOLIAR, FERTILIZANTES NITROGENADOS, MILHO, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
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ABNT
SILVA, Thiago Lima da et al. Machine learning in the classification of RGB images of maize (Zea mays L.) using texture attributes and different doses of nitrogen. AgriEngineering, v. 7, p. 1-22, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering7100317. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Silva, T. L. da, Devechio, F. de F. da S., Tavares, M. S., Regazzo, J. R., Sardinha, E. J. de S., Altão, L. M. R., et al. (2025). Machine learning in the classification of RGB images of maize (Zea mays L.) using texture attributes and different doses of nitrogen. AgriEngineering, 7, 1-22. doi:10.3390/agriengineering7100317
NLM
Silva TL da, Devechio F de F da S, Tavares MS, Regazzo JR, Sardinha EJ de S, Altão LMR, Oliveira GP de CN, Tech ARB, Baesso MM. Machine learning in the classification of RGB images of maize (Zea mays L.) using texture attributes and different doses of nitrogen [Internet]. AgriEngineering. 2025 ; 7 1-22.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering7100317
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Silva TL da, Devechio F de F da S, Tavares MS, Regazzo JR, Sardinha EJ de S, Altão LMR, Oliveira GP de CN, Tech ARB, Baesso MM. Machine learning in the classification of RGB images of maize (Zea mays L.) using texture attributes and different doses of nitrogen [Internet]. AgriEngineering. 2025 ; 7 1-22.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering7100317
Artigo de periodico
Performance of neural networks in the prediction of nitrogen nutrition in strawberry plants (2024)
Regazzo, Jamile Raquel ; Silva, Thiago Lima da ; Tavares, Marcos Silva; Sardinha, Edson José de Souza ; Figueiredo, Caroline Goulart ; Couto, Júlia Luna; Gomes, Tamara Maria ; Tech, Adriano Rogério Bruno ; Baesso, Murilo Mesquita
Source: AgriEngineering. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: ADUBAÇÃO FOLIAR, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FERTILIZANTES NITROGENADOS, MORANGO, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, REDES NEURAIS
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ABNT
REGAZZO, Jamile Raquel et al. Performance of neural networks in the prediction of nitrogen nutrition in strawberry plants. AgriEngineering, v. 6, p. 1760–1770, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020102. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Regazzo, J. R., Silva, T. L. da, Tavares, M. S., Sardinha, E. J. de S., Figueiredo, C. G., Couto, J. L., et al. (2024). Performance of neural networks in the prediction of nitrogen nutrition in strawberry plants. AgriEngineering, 6, 1760–1770. doi:10.3390/agriengineering6020102
NLM
Regazzo JR, Silva TL da, Tavares MS, Sardinha EJ de S, Figueiredo CG, Couto JL, Gomes TM, Tech ARB, Baesso MM. Performance of neural networks in the prediction of nitrogen nutrition in strawberry plants [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 1760–1770.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020102
Vancouver
Regazzo JR, Silva TL da, Tavares MS, Sardinha EJ de S, Figueiredo CG, Couto JL, Gomes TM, Tech ARB, Baesso MM. Performance of neural networks in the prediction of nitrogen nutrition in strawberry plants [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 1760–1770.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6020102
Artigo de periodico
Performance of machine learning models in predicting common bean (Phaseolus vulgaris L.) crop nitrogen using NIR spectroscopy (2024)
Tavares, Marcos Silva ; Silva, Carlos Augusto Alves Cardoso ; Regazzo, Jamile Raquel ; Sardinha, Edson José de Souza ; Silva, Thiago Lima da ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Baesso, Murilo Mesquita
Source: Agronomy. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, FEIJÃO
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ABNT
TAVARES, Marcos Silva et al. Performance of machine learning models in predicting common bean (Phaseolus vulgaris L.) crop nitrogen using NIR spectroscopy. Agronomy, v. 14, p. 1-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agronomy14081634. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Tavares, M. S., Silva, C. A. A. C., Regazzo, J. R., Sardinha, E. J. de S., Silva, T. L. da, Fiorio, P. R., & Baesso, M. M. (2024). Performance of machine learning models in predicting common bean (Phaseolus vulgaris L.) crop nitrogen using NIR spectroscopy. Agronomy, 14, 1-14. doi:10.3390/agronomy14081634
NLM
Tavares MS, Silva CAAC, Regazzo JR, Sardinha EJ de S, Silva TL da, Fiorio PR, Baesso MM. Performance of machine learning models in predicting common bean (Phaseolus vulgaris L.) crop nitrogen using NIR spectroscopy [Internet]. Agronomy. 2024 ; 14 1-14.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14081634
Vancouver
Tavares MS, Silva CAAC, Regazzo JR, Sardinha EJ de S, Silva TL da, Fiorio PR, Baesso MM. Performance of machine learning models in predicting common bean (Phaseolus vulgaris L.) crop nitrogen using NIR spectroscopy [Internet]. Agronomy. 2024 ; 14 1-14.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14081634
Artigo de periodico
In situ determination of soybean leaves nutritional status by portable X-ray fluorescence: An initial approach for data collection and predictive modelling (2024)
Silva, Thainara Rebelo da ; Almeida, Eduardo de ; Tavares, Tiago Rodrigues ; Melquiades, Fábio Luiz; Baesso, Murilo Mesquita; Camargo, Rachel Ferraz de ; Gomes, Marcos Henrique Feresin ; Carvalho, Hudson Wallace Pereira de
Source: Biosystems Engineering. Unidades: CENA, FZEA, ESALQ
Subjects: ADUBAÇÃO FOLIAR, ANÁLISE MULTIVARIADA, DIAGNOSE FOLIAR, FLUORESCÊNCIA, RAIOS X, NUTRIÇÃO VEGETAL, SOJA
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ABNT
SILVA, Thainara Rebelo da et al. In situ determination of soybean leaves nutritional status by portable X-ray fluorescence: An initial approach for data collection and predictive modelling. Biosystems Engineering, v. 247, p. 143–152, 2024Tradução . . Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1537511024002137. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Silva, T. R. da, Almeida, E. de, Tavares, T. R., Melquiades, F. L., Baesso, M. M., Camargo, R. F. de, et al. (2024). In situ determination of soybean leaves nutritional status by portable X-ray fluorescence: An initial approach for data collection and predictive modelling. Biosystems Engineering, 247, 143–152. doi:10.1016/j.biosystemseng.2024.09.011
NLM
Silva TR da, Almeida E de, Tavares TR, Melquiades FL, Baesso MM, Camargo RF de, Gomes MHF, Carvalho HWP de. In situ determination of soybean leaves nutritional status by portable X-ray fluorescence: An initial approach for data collection and predictive modelling [Internet]. Biosystems Engineering. 2024 ; 247 143–152.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1537511024002137
Vancouver
Silva TR da, Almeida E de, Tavares TR, Melquiades FL, Baesso MM, Camargo RF de, Gomes MHF, Carvalho HWP de. In situ determination of soybean leaves nutritional status by portable X-ray fluorescence: An initial approach for data collection and predictive modelling [Internet]. Biosystems Engineering. 2024 ; 247 143–152.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1537511024002137
Artigo de periodico
Fusão de sensores aplicada à estimativa da intensidade luminosa (LUX) em aula prática (2023)
Acorsi, Matheus Gabriel ; Silva, Thiago Lima da ; Regazzo, Jamile Raquel ; Tabile, Rubens André ; Baesso, Murilo Mesquita ; Gimenez, Leandro Maria
Source: Diversitas Journal. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: INSTRUMENTAÇÃO (FÍSICA), MODELOS MATEMÁTICOS, REGRESSÃO LINEAR, SENSOR
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ABNT
ACORSI, Matheus Gabriel et al. Fusão de sensores aplicada à estimativa da intensidade luminosa (LUX) em aula prática. Diversitas Journal, v. 8, n. 2, p. 1339–1348, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48017/dj.v8i2.2582. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Acorsi, M. G., Silva, T. L. da, Regazzo, J. R., Tabile, R. A., Baesso, M. M., & Gimenez, L. M. (2023). Fusão de sensores aplicada à estimativa da intensidade luminosa (LUX) em aula prática. Diversitas Journal, 8( 2), 1339–1348. doi:10.48017/dj.v8i2.2582
NLM
Acorsi MG, Silva TL da, Regazzo JR, Tabile RA, Baesso MM, Gimenez LM. Fusão de sensores aplicada à estimativa da intensidade luminosa (LUX) em aula prática [Internet]. Diversitas Journal. 2023 ; 8( 2): 1339–1348.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48017/dj.v8i2.2582
Vancouver
Acorsi MG, Silva TL da, Regazzo JR, Tabile RA, Baesso MM, Gimenez LM. Fusão de sensores aplicada à estimativa da intensidade luminosa (LUX) em aula prática [Internet]. Diversitas Journal. 2023 ; 8( 2): 1339–1348.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48017/dj.v8i2.2582
Monografia/livro
Ater digital participativa: metodologias pedagógicas e exemplos de aplicação (2022)
Zuin, Luís Fernando Soares ; Gregori, Fábio ; Bastos, Paula Andréa de Santis ; Ribeiro, Iara Pereira ; Valle, Luciane Ribeiro do ; Kamimura, Danilo Tadashi Tagami; Moraes, Wilson da Silva; Parra, Helena Dantas; Cunha, Luiz Egídio Costa ; Maia, Mylena Ayo; Garcia Díez, Juan ; Arroyo, Gabriel; Zuin, Poliana Bruno ; Vaz, Juliana do Amaral Moreira Conforti; Zanella, Adroaldo José ; Trentini, Flavia ; Rached, Rana Zahi ; Alexandre, Juliana Ribeiro; Zanella, Márcia Inês Grapéggia ; Ferreira, Wheliton Chiang Shung Moreira ; Díaz Manrique, Miguel Alejandro ; Caneppele, Fernando de Lima ; Vecchio, Domenico ; Baesso, Murilo Mesquita
Unidades: FZEA, FMVZ, FDRP
Subjects: AGRICULTURA FAMILIAR, COVID-19, DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO, DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL, DESENVOLVIMENTO SOCIAL
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ABNT
ZUIN, Luís Fernando Soares et al. Ater digital participativa: metodologias pedagógicas e exemplos de aplicação. . Campina Grande, PB: EDUEPB. Disponível em: https://eduepb.uepb.edu.br/e-books/. Acesso em: 01 maio 2026. , 2022
APA
Zuin, L. F. S., Gregori, F., Bastos, P. A. de S., Ribeiro, I. P., Valle, L. R. do, Kamimura, D. T. T., et al. (2022). Ater digital participativa: metodologias pedagógicas e exemplos de aplicação. Campina Grande, PB: EDUEPB. Recuperado de https://eduepb.uepb.edu.br/e-books/
NLM
Zuin LFS, Gregori F, Bastos PA de S, Ribeiro IP, Valle LR do, Kamimura DTT, Moraes W da S, Parra HD, Cunha LEC, Maia MA, Garcia Díez J, Arroyo G, Zuin PB, Vaz J do AMC, Zanella AJ, Trentini F, Rached RZ, Alexandre JR, Zanella MIG, Ferreira WCSM, Díaz Manrique MA, Caneppele F de L, Vecchio D, Baesso MM. Ater digital participativa: metodologias pedagógicas e exemplos de aplicação [Internet]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://eduepb.uepb.edu.br/e-books/
Vancouver
Zuin LFS, Gregori F, Bastos PA de S, Ribeiro IP, Valle LR do, Kamimura DTT, Moraes W da S, Parra HD, Cunha LEC, Maia MA, Garcia Díez J, Arroyo G, Zuin PB, Vaz J do AMC, Zanella AJ, Trentini F, Rached RZ, Alexandre JR, Zanella MIG, Ferreira WCSM, Díaz Manrique MA, Caneppele F de L, Vecchio D, Baesso MM. Ater digital participativa: metodologias pedagógicas e exemplos de aplicação [Internet]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://eduepb.uepb.edu.br/e-books/
Artigo de jornal
a.C. / d.C. acadêmico: a pandemia faz a USP (se) repensar(?) (2021)
Rabi, José Antonio ; David, Sérgio Adriani ; Baesso, Murilo Mesquita
Source: Jornal da USP. Unidade: FZEA
Subjects: COVID-19, CORONAVIRUS, ENSINO E APRENDIZAGEM, ENSINO SUPERIOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RABI, José Antonio e DAVID, Sérgio Adriani e BAESSO, Murilo Mesquita. a.C. / d.C. acadêmico: a pandemia faz a USP (se) repensar(?). Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2021. Disponível em: https://jornal.usp.br/artigos/a-c-d-c-academico-a-pandemia-faz-a-usp-se-repensar/. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Rabi, J. A., David, S. A., & Baesso, M. M. (2021). a.C. / d.C. acadêmico: a pandemia faz a USP (se) repensar(?). Jornal da USP. São Paulo: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/artigos/a-c-d-c-academico-a-pandemia-faz-a-usp-se-repensar/
NLM
Rabi JA, David SA, Baesso MM. a.C. / d.C. acadêmico: a pandemia faz a USP (se) repensar(?) [Internet]. Jornal da USP. 2021 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://jornal.usp.br/artigos/a-c-d-c-academico-a-pandemia-faz-a-usp-se-repensar/
Vancouver
Rabi JA, David SA, Baesso MM. a.C. / d.C. acadêmico: a pandemia faz a USP (se) repensar(?) [Internet]. Jornal da USP. 2021 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://jornal.usp.br/artigos/a-c-d-c-academico-a-pandemia-faz-a-usp-se-repensar/
Trabalho de evento-resumo
Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro (2020)
Regazzo, Jamile Raquel; Sousa, Rafael Vieira de ; Leveghin, Luisa; Baesso, Murilo Mesquita (Orientador)
Source: 28. SIICUSP : resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo. Unidade: FZEA
Subjects: FEIJÃO, NITROGÊNIO, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REGAZZO, Jamile Raquel e SOUSA, Rafael Vieira de e LEVEGHIN, Luisa. Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro. 2020, Anais.. São Paulo: USP, 2020. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Regazzo, J. R., Sousa, R. V. de, & Leveghin, L. (2020). Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro. In 28. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Regazzo JR, Sousa RV de, Leveghin L. Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro [Internet]. 28. SIICUSP : resumos. 2020 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Regazzo JR, Sousa RV de, Leveghin L. Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro [Internet]. 28. SIICUSP : resumos. 2020 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Artigo de periodico
Comparação entre três penetrômetros na avaliação da resistência mecânica do solo à penetração em um latossolo vermelho eutroférrico (2020)
Baesso, Murilo Mesquita ; Menezes, Thiago Antonio Villa ; Modolo, A. J; Rosa, R. G; Zuin, Luis Fernando Soares
Source: Brazilian Journal of Biosystems Engineering. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: COMPACTAÇÃO DOS SOLOS, LATOSSOLOS, RESISTÊNCIA DOS SOLOS, SENSOR, UMIDADE DO SOLO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BAESSO, Murilo Mesquita et al. Comparação entre três penetrômetros na avaliação da resistência mecânica do solo à penetração em um latossolo vermelho eutroférrico. Brazilian Journal of Biosystems Engineering, v. 14, n. 2, p. 101-110, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18011/bioeng2020v14n2p101-110. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Baesso, M. M., Menezes, T. A. V., Modolo, A. J., Rosa, R. G., & Zuin, L. F. S. (2020). Comparação entre três penetrômetros na avaliação da resistência mecânica do solo à penetração em um latossolo vermelho eutroférrico. Brazilian Journal of Biosystems Engineering, 14( 2), 101-110. doi:10.18011/bioeng2020v14n2p101-110
NLM
Baesso MM, Menezes TAV, Modolo AJ, Rosa RG, Zuin LFS. Comparação entre três penetrômetros na avaliação da resistência mecânica do solo à penetração em um latossolo vermelho eutroférrico [Internet]. Brazilian Journal of Biosystems Engineering. 2020 ; 14( 2): 101-110.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng2020v14n2p101-110
Vancouver
Baesso MM, Menezes TAV, Modolo AJ, Rosa RG, Zuin LFS. Comparação entre três penetrômetros na avaliação da resistência mecânica do solo à penetração em um latossolo vermelho eutroférrico [Internet]. Brazilian Journal of Biosystems Engineering. 2020 ; 14( 2): 101-110.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng2020v14n2p101-110
Trabalho de evento-resumo
Análise do status do nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens (2019)
Regazzo, Jamile Raquel; Brantis Júnior, Márcio Januário; Baesso, Murilo Mesquita (Orientador)
Source: 27. SIICUSP : resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo. Unidade: FZEA
Subjects: NITROGÊNIO, FEIJÃO, IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REGAZZO, Jamile Raquel e BRANTIS JÚNIOR, Márcio Januário. Análise do status do nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens. 2019, Anais.. São Paulo: USP, 2019. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Regazzo, J. R., & Brantis Júnior, M. J. (2019). Análise do status do nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens. In 27. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Regazzo JR, Brantis Júnior MJ. Análise do status do nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens [Internet]. 27. SIICUSP : resumos. 2019 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Regazzo JR, Brantis Júnior MJ. Análise do status do nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens [Internet]. 27. SIICUSP : resumos. 2019 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Artigo de periodico
Tractive demand, soil mobilization parameters, and corn yield in compacted oxisol (2019)
Müller, Jônatan; Modolo, Alcir José ; Trentin, Robson Gonçalves; Campos, Jose Ricardo da Rocha; Baesso, Murilo Mesquita
Source: Engenharia Agrícola. Unidade: FZEA
Subjects: SEMEADURA, COBERTURA DO SOLO, MILHO
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ABNT
MÜLLER, Jônatan et al. Tractive demand, soil mobilization parameters, and corn yield in compacted oxisol. Engenharia Agrícola, v. 39, n. 1, p. 89-96, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n1p89-96/2019. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Müller, J., Modolo, A. J., Trentin, R. G., Campos, J. R. da R., & Baesso, M. M. (2019). Tractive demand, soil mobilization parameters, and corn yield in compacted oxisol. Engenharia Agrícola, 39( 1), 89-96. doi:10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n1p89-96/2019
NLM
Müller J, Modolo AJ, Trentin RG, Campos JR da R, Baesso MM. Tractive demand, soil mobilization parameters, and corn yield in compacted oxisol [Internet]. Engenharia Agrícola. 2019 ; 39( 1): 89-96.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n1p89-96/2019
Vancouver
Müller J, Modolo AJ, Trentin RG, Campos JR da R, Baesso MM. Tractive demand, soil mobilization parameters, and corn yield in compacted oxisol [Internet]. Engenharia Agrícola. 2019 ; 39( 1): 89-96.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-eng.agric.v39n1p89-96/2019
Trabalho de evento
Análise do desenvolvimento vegetativo de adubos verdes por índice de reflectância (2019)
Rossi, Fabrício ; Carneiro, Victor Xavier; Moraes, Sandra Thatiza Padovani de; Benassi, Vinicius Campana; Baesso, Murilo Mesquita ; Gomes, Tamara Maria
Source: Anais CONBEA. Conference titles: Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola. Unidades: FZEA, ESALQ
Subjects: ADUBO VERDE, AGRICULTURA DE PRECISÃO
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ABNT
ROSSI, Fabrício et al. Análise do desenvolvimento vegetativo de adubos verdes por índice de reflectância. 2019, Anais.. Jaboticabal: Sociedade Brasileira de Engenharia Agrícola - SBEA, 2019. Disponível em: https://conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2019/anais-2019/iar-instrumentacao-automacao-e-robotica-12/212-analise-do-desenvolvimento-vegetativo-de-adubos-verdes-por-indice-de-reflectancia/file. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Rossi, F., Carneiro, V. X., Moraes, S. T. P. de, Benassi, V. C., Baesso, M. M., & Gomes, T. M. (2019). Análise do desenvolvimento vegetativo de adubos verdes por índice de reflectância. In Anais CONBEA. Jaboticabal: Sociedade Brasileira de Engenharia Agrícola - SBEA. Recuperado de https://conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2019/anais-2019/iar-instrumentacao-automacao-e-robotica-12/212-analise-do-desenvolvimento-vegetativo-de-adubos-verdes-por-indice-de-reflectancia/file
NLM
Rossi F, Carneiro VX, Moraes STP de, Benassi VC, Baesso MM, Gomes TM. Análise do desenvolvimento vegetativo de adubos verdes por índice de reflectância [Internet]. Anais CONBEA. 2019 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2019/anais-2019/iar-instrumentacao-automacao-e-robotica-12/212-analise-do-desenvolvimento-vegetativo-de-adubos-verdes-por-indice-de-reflectancia/file
Vancouver
Rossi F, Carneiro VX, Moraes STP de, Benassi VC, Baesso MM, Gomes TM. Análise do desenvolvimento vegetativo de adubos verdes por índice de reflectância [Internet]. Anais CONBEA. 2019 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://conbea.org.br/anais/publicacoes/conbea-2019/anais-2019/iar-instrumentacao-automacao-e-robotica-12/212-analise-do-desenvolvimento-vegetativo-de-adubos-verdes-por-indice-de-reflectancia/file
Trabalho de evento-resumo
Resistência do solo à penetração em pastos de Brachiaria decumbens cv. Brasilisk submetidos a regimes de fertilização e severidades de desfolhação (2019)
Sousa, Luan Jardim de; Matuo, Caroline Megumi; Baesso, Murilo Mesquita ; Pereira, Lilian Elgalise Techio (Orientador)
Source: 27. SIICUSP : resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo. Unidade: FZEA
Subjects: SOLOS, BRACHIARIA, FERTILIZAÇÃO
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ABNT
SOUSA, Luan Jardim de e MATUO, Caroline Megumi e BAESSO, Murilo Mesquita. Resistência do solo à penetração em pastos de Brachiaria decumbens cv. Brasilisk submetidos a regimes de fertilização e severidades de desfolhação. 2019, Anais.. São Paulo: USP, 2019. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Sousa, L. J. de, Matuo, C. M., & Baesso, M. M. (2019). Resistência do solo à penetração em pastos de Brachiaria decumbens cv. Brasilisk submetidos a regimes de fertilização e severidades de desfolhação. In 27. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Sousa LJ de, Matuo CM, Baesso MM. Resistência do solo à penetração em pastos de Brachiaria decumbens cv. Brasilisk submetidos a regimes de fertilização e severidades de desfolhação [Internet]. 27. SIICUSP : resumos. 2019 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
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Sousa LJ de, Matuo CM, Baesso MM. Resistência do solo à penetração em pastos de Brachiaria decumbens cv. Brasilisk submetidos a regimes de fertilização e severidades de desfolhação [Internet]. 27. SIICUSP : resumos. 2019 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Artigo de periodico
Variabilidade espacial da qualidade do café cereja (2019)
Baesso, Murilo Mesquita ; Koja, Fernando Tadeu Pinheiro; Sun, Anne Chi Lin; Modolo, A. J; Caneppele, Fernando de Lima
Source: Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering. Unidade: FZEA
Subjects: CAFÉ, CAFEICULTURA, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
BAESSO, Murilo Mesquita et al. Variabilidade espacial da qualidade do café cereja. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering, v. 13, n. 2, p. 109-115, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18011/bioeng2019v13n2p109-115. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Baesso, M. M., Koja, F. T. P., Sun, A. C. L., Modolo, A. J., & Caneppele, F. de L. (2019). Variabilidade espacial da qualidade do café cereja. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering, 13( 2), 109-115. doi:10.18011/bioeng2019v13n2p109-115
NLM
Baesso MM, Koja FTP, Sun ACL, Modolo AJ, Caneppele F de L. Variabilidade espacial da qualidade do café cereja [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering. 2019 ; 13( 2): 109-115.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng2019v13n2p109-115
Vancouver
Baesso MM, Koja FTP, Sun ACL, Modolo AJ, Caneppele F de L. Variabilidade espacial da qualidade do café cereja [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering. 2019 ; 13( 2): 109-115.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng2019v13n2p109-115
Artigo de periodico
The computational tools Internet of Things, Big Data, Data Mining and the energy efficiency (2019)
Vasconcelos, J. S; Barreiros, R M; Zuin, Luís Fernando Soares ; Rabi, José Antonio ; Baesso, Murilo Mesquita ; Godinho, E. Z; Caneppele, Fernando de Lima
Source: Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering. Unidade: FZEA
Subjects: EFICIÊNCIA ENERGÉTICA, CONSERVAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, INTERNET DAS COISAS
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ABNT
VASCONCELOS, J. S et al. The computational tools Internet of Things, Big Data, Data Mining and the energy efficiency. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering, v. 13, n. 1, p. 27-35, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18011/bioeng2019v13n1p27-35. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Vasconcelos, J. S., Barreiros, R. M., Zuin, L. F. S., Rabi, J. A., Baesso, M. M., Godinho, E. Z., & Caneppele, F. de L. (2019). The computational tools Internet of Things, Big Data, Data Mining and the energy efficiency. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering, 13( 1), 27-35. doi:10.18011/bioeng2019v13n1p27-35
NLM
Vasconcelos JS, Barreiros RM, Zuin LFS, Rabi JA, Baesso MM, Godinho EZ, Caneppele F de L. The computational tools Internet of Things, Big Data, Data Mining and the energy efficiency [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering. 2019 ; 13( 1): 27-35.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng2019v13n1p27-35
Vancouver
Vasconcelos JS, Barreiros RM, Zuin LFS, Rabi JA, Baesso MM, Godinho EZ, Caneppele F de L. The computational tools Internet of Things, Big Data, Data Mining and the energy efficiency [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas = Brazilian Journal of Biosystems Engineering. 2019 ; 13( 1): 27-35.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng2019v13n1p27-35
Trabalho de evento-resumo
Avaliação dos níveis de vibração emitidos por tratores agrícolas (2018)
Sun, Anne Chi Lin; Baesso, Murilo Mesquita (Orientador)
Source: 26. SIICUSP : resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo. Unidade: FZEA
Subjects: VIBRAÇÕES DE MÁQUINAS, TRATORES, SAÚDE OCUPACIONAL, SEGURANÇA DO TRABALHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SUN, Anne Chi Lin. Avaliação dos níveis de vibração emitidos por tratores agrícolas. 2018, Anais.. São Paulo: USP, 2018. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Sun, A. C. L. (2018). Avaliação dos níveis de vibração emitidos por tratores agrícolas. In 26. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Sun ACL. Avaliação dos níveis de vibração emitidos por tratores agrícolas [Internet]. 26. SIICUSP : resumos. 2018 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Sun ACL. Avaliação dos níveis de vibração emitidos por tratores agrícolas [Internet]. 26. SIICUSP : resumos. 2018 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Artigo de periodico
Spectral indexes for identification of nitrogen deficiency in maize (2018)
Romualdo, Liliane Maria; Luz, Pedro Henrique de Cerqueira; Baesso, Murilo Mesquita; Devechio, Fernanda de Fátima da Silva; Bet, Jéssica Angela
Source: Revista Ciência Agronômica. Unidade: FZEA
Subjects: DEFICIÊNCIAS MINERAIS DE PLANTAS, PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS, MILHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROMUALDO, Liliane Maria et al. Spectral indexes for identification of nitrogen deficiency in maize. Revista Ciência Agronômica, v. 49, n. 2, p. 183-191, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20180021. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Romualdo, L. M., Luz, P. H. de C., Baesso, M. M., Devechio, F. de F. da S., & Bet, J. A. (2018). Spectral indexes for identification of nitrogen deficiency in maize. Revista Ciência Agronômica, 49( 2), 183-191. doi:10.5935/1806-6690.20180021
NLM
Romualdo LM, Luz PH de C, Baesso MM, Devechio F de F da S, Bet JA. Spectral indexes for identification of nitrogen deficiency in maize [Internet]. Revista Ciência Agronômica. 2018 ; 49( 2): 183-191.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20180021
Vancouver
Romualdo LM, Luz PH de C, Baesso MM, Devechio F de F da S, Bet JA. Spectral indexes for identification of nitrogen deficiency in maize [Internet]. Revista Ciência Agronômica. 2018 ; 49( 2): 183-191.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20180021

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