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Artigo de periodico
3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields (2021)
Canata, Tatiana Fernanda ; Martello, Maurício ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Moreira, Jadir de Souza; Molin, José Paulo
Source: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEM 3D, PROCESSAMENTO DE DADOS, SENSORIAMENTO REMOTO, TECNOLOGIA LIDAR, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda et al. 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields. Sugar Tech, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01048-5. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Canata, T. F., Martello, M., Maldaner, L. F., Moreira, J. de S., & Molin, J. P. (2021). 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields. Sugar Tech. doi:10.1007/s12355-021-01048-5
NLM
Canata TF, Martello M, Maldaner LF, Moreira J de S, Molin JP. 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields [Internet]. Sugar Tech. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01048-5
Vancouver
Canata TF, Martello M, Maldaner LF, Moreira J de S, Molin JP. 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields [Internet]. Sugar Tech. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01048-5
Artigo de periodico
Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique (2021)
Canata, Tatiana Fernanda ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo
Source: Remote Sensing. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda et al. Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique. Remote Sensing, v. 13, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs13020232. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Canata, T. F., Wei, M. C. F., Maldaner, L. F., & Molin, J. P. (2021). Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique. Remote Sensing, 13, 1-14. doi:10.3390/rs13020232
NLM
Canata TF, Wei MCF, Maldaner LF, Molin JP. Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-14.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13020232
Vancouver
Canata TF, Wei MCF, Maldaner LF, Molin JP. Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique [Internet]. Remote Sensing. 2021 ; 13 1-14.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/rs13020232
Artigo de periodico
Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches (2021)
Maldaner, Leonardo Felipe ; Corrêdo, Lucas de Paula ; Canata, Tatiana Fernanda ; Molin, José Paulo
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, COLHEDORAS
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ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe et al. Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches. Computers and Electronics in Agriculture, v. 181, p. 1-9, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105945. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Maldaner, L. F., Corrêdo, L. de P., Canata, T. F., & Molin, J. P. (2021). Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches. Computers and Electronics in Agriculture, 181, 1-9. doi:10.1016/j.compag.2020.105945
NLM
Maldaner LF, Corrêdo L de P, Canata TF, Molin JP. Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 181 1-9.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105945
Vancouver
Maldaner LF, Corrêdo L de P, Canata TF, Molin JP. Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 181 1-9.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105945
Tese (Doutorado)
High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields (2021)
Canata, Tatiana Fernanda ; Molin, Jose Paulo (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO, SÉRIES ESPAÇO-TEMPORAIS, TECNOLOGIA LIDAR, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda. High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Canata, T. F. (2021). High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/
NLM
Canata TF. High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/
Vancouver
Canata TF. High-resolution data for mapping the spatio-temporal variability of sugarcane fields [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-15092021-120624/
Artigo de periodico
A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model (2021)
Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo ; Canata, Tatiana Fernanda ; Martello, Maurício
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, SENSOR
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ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe et al. A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model. Computers and Electronics in Agriculture, v. 189, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106382. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Maldaner, L. F., Molin, J. P., Canata, T. F., & Martello, M. (2021). A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model. Computers and Electronics in Agriculture, 189, 1-11. doi:10.1016/j.compag.2021.106382
NLM
Maldaner LF, Molin JP, Canata TF, Martello M. A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 189 1-11.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106382
Vancouver
Maldaner LF, Molin JP, Canata TF, Martello M. A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2021 ; 189 1-11.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106382
Artigo de periodico
A statistical approach to static and dynamic tests for Global Navigation Satellite Systems receivers used in agricultural operations (2021)
Maldaner, Leonardo Felipe ; Canata, Tatiana Fernanda ; Dias, Carlos Tadeu dos Santos ; Molin, José Paulo
Source: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, GEOESTATÍSTICA, SATÉLITES ARTIFICIAIS, SISTEMA DE POSICIONAMENTO GLOBAL
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ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe et al. A statistical approach to static and dynamic tests for Global Navigation Satellite Systems receivers used in agricultural operations. Scientia Agricola, v. 78, n. 5, p. 1-9, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2019-0252. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Maldaner, L. F., Canata, T. F., Dias, C. T. dos S., & Molin, J. P. (2021). A statistical approach to static and dynamic tests for Global Navigation Satellite Systems receivers used in agricultural operations. Scientia Agricola, 78( 5), 1-9. doi:10.1590/1678-992x-2019-0252
NLM
Maldaner LF, Canata TF, Dias CT dos S, Molin JP. A statistical approach to static and dynamic tests for Global Navigation Satellite Systems receivers used in agricultural operations [Internet]. Scientia Agricola. 2021 ; 78( 5): 1-9.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2019-0252
Vancouver
Maldaner LF, Canata TF, Dias CT dos S, Molin JP. A statistical approach to static and dynamic tests for Global Navigation Satellite Systems receivers used in agricultural operations [Internet]. Scientia Agricola. 2021 ; 78( 5): 1-9.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2019-0252
Artigo de periodico
Sugarcane Harvester for In-field Data Collection:: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives (2020)
Corrêdo, Lucas de Paula ; Canata, Tatiana Fernanda ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Lima, Jeovano de Jesus Alves de; Molin, José Paulo
Source: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, COLHEDORAS, SENSOR, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
CORRÊDO, Lucas de Paula et al. Sugarcane Harvester for In-field Data Collection:: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives. Sugar Tech, p. 1-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-020-00874-3. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Corrêdo, L. de P., Canata, T. F., Maldaner, L. F., Lima, J. de J. A. de, & Molin, J. P. (2020). Sugarcane Harvester for In-field Data Collection:: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives. Sugar Tech, 1-14. doi:10.1007/s12355-020-00874-3
NLM
Corrêdo L de P, Canata TF, Maldaner LF, Lima J de JA de, Molin JP. Sugarcane Harvester for In-field Data Collection:: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives [Internet]. Sugar Tech. 2020 ; 1-14.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-020-00874-3
Vancouver
Corrêdo L de P, Canata TF, Maldaner LF, Lima J de JA de, Molin JP. Sugarcane Harvester for In-field Data Collection:: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives [Internet]. Sugar Tech. 2020 ; 1-14.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-020-00874-3
Artigo de periodico
High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields (2020)
Pissolito, João Pedro; Bersani, Victor Hugo Sousa; Canata, Tatiana Fernanda ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo
Source: Brazilian Journal of Development. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, SENSORIAMENTO REMOTO, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PISSOLITO, João Pedro et al. High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields. Brazilian Journal of Development, v. 6, n. 12, p. 100266-100280, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.34117/bjdv6n12-500. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Pissolito, J. P., Bersani, V. H. S., Canata, T. F., Maldaner, L. F., & Molin, J. P. (2020). High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields. Brazilian Journal of Development, 6( 12), 100266-100280. doi:10.34117/bjdv6n12-500
NLM
Pissolito JP, Bersani VHS, Canata TF, Maldaner LF, Molin JP. High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields [Internet]. Brazilian Journal of Development. 2020 ; 6( 12): 100266-100280.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.34117/bjdv6n12-500
Vancouver
Pissolito JP, Bersani VHS, Canata TF, Maldaner LF, Molin JP. High-resolution imagery data to assess the spatial variability of sugarcane fields [Internet]. Brazilian Journal of Development. 2020 ; 6( 12): 100266-100280.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.34117/bjdv6n12-500
Artigo de periodico
Precision agriculture and the digital contributions for site-specific management of the fields (2020)
Molin, Jose Paulo ; Bazame, Helizani Couto ; Maldaner, Leonardo Felipe ; Corredo, Lucas de Paula ; Martello, Mauricio ; Canata, Tatiana Fernanda
Source: Revista Ciência Agronômica. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, COLETA DE DADOS, COMPUTAÇÃO EM NUVEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INTERNET DAS COISAS, PRODUÇÃO AGRÍCOLA, SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOLIN, Jose Paulo et al. Precision agriculture and the digital contributions for site-specific management of the fields. Revista Ciência Agronômica, v. 51, n. Special Agriculture 4.0, p. 1-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20200088. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Molin, J. P., Bazame, H. C., Maldaner, L. F., Corredo, L. de P., Martello, M., & Canata, T. F. (2020). Precision agriculture and the digital contributions for site-specific management of the fields. Revista Ciência Agronômica, 51( Special Agriculture 4.0), 1-10. doi:10.5935/1806-6690.20200088
NLM
Molin JP, Bazame HC, Maldaner LF, Corredo L de P, Martello M, Canata TF. Precision agriculture and the digital contributions for site-specific management of the fields [Internet]. Revista Ciência Agronômica. 2020 ; 51( Special Agriculture 4.0): 1-10.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20200088
Vancouver
Molin JP, Bazame HC, Maldaner LF, Corredo L de P, Martello M, Canata TF. Precision agriculture and the digital contributions for site-specific management of the fields [Internet]. Revista Ciência Agronômica. 2020 ; 51( Special Agriculture 4.0): 1-10.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5935/1806-6690.20200088
Dissertação (Mestrado)
Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar (2017)
Canata, Tatiana Fernanda; Molin, Jose Paulo (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, TECNOLOGIA LIDAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda. Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2017. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-29092017-184829/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Canata, T. F. (2017). Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-29092017-184829/
NLM
Canata TF. Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar [Internet]. 2017 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-29092017-184829/
Vancouver
Canata TF. Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar [Internet]. 2017 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-29092017-184829/

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