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Artigo de periodico
Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? (2024)
Corrêdo, Lucas de Paula ; Molin, José Paulo ; Canal Filho, Ricardo
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, COLHEDORAS, COLHEITA, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, SENSOR, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
CORRÊDO, Lucas de Paula e MOLIN, José Paulo e CANAL FILHO, Ricardo. Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy?. AgriEngineering, v. 6, p. 64-80, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Corrêdo, L. de P., Molin, J. P., & Canal Filho, R. (2024). Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? AgriEngineering, 6, 64-80. doi:10.3390/agriengineering6010005
NLM
Corrêdo L de P, Molin JP, Canal Filho R. Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 64-80.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005
Vancouver
Corrêdo L de P, Molin JP, Canal Filho R. Is it possible to measure the quality of sugarcane in real-time during harvesting using onboard NIR spectroscopy? [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 64-80.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering6010005
Artigo de periodico
Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review (2024)
Molin, José Paulo ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Silva, Eudocio Rafael Otavio da
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, MECANIZAÇÃO AGRÍCOLA, TECNOLOGIA DA COMUNICAÇÃO, TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
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ABNT
MOLIN, José Paulo e WEI, Marcelo Chan Fu e SILVA, Eudocio Rafael Otavio da. Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review. AgriEngineering, v. 6, p. 925-946, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/g/10.3390/agriengineering6020053. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Molin, J. P., Wei, M. C. F., & Silva, E. R. O. da. (2024). Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review. AgriEngineering, 6, 925-946. doi:g/10.3390/agriengineering6020053
NLM
Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 925-946.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/g/10.3390/agriengineering6020053
Vancouver
Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Challenges of digital solutions in sugarcane crop production: a review [Internet]. AgriEngineering. 2024 ; 6 925-946.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/g/10.3390/agriengineering6020053
Artigo de periodico
Integration of ultrasonic and optical sensing systems to assess sugarcane biomass and N-uptake (2024)
Portz, Gustavo; Molin, José Paulo ; Canata, Tatiana Fernanda ; Adamchuk, V. L
Fonte: Precision Agriculture. Unidade: ESALQ
Assuntos: BIOMASSA, CANA-DE-AÇÚCAR, DOSSEL (BOTÂNICA), FERTILIZANTES NITROGENADOS, NITROGÊNIO, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
PORTZ, Gustavo et al. Integration of ultrasonic and optical sensing systems to assess sugarcane biomass and N-uptake. Precision Agriculture, v. 25, p. 83–99, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11119-023-10059-z. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Portz, G., Molin, J. P., Canata, T. F., & Adamchuk, V. L. (2024). Integration of ultrasonic and optical sensing systems to assess sugarcane biomass and N-uptake. Precision Agriculture, 25, 83–99. doi:10.1007/s11119-023-10059-z
NLM
Portz G, Molin JP, Canata TF, Adamchuk VL. Integration of ultrasonic and optical sensing systems to assess sugarcane biomass and N-uptake [Internet]. Precision Agriculture. 2024 ; 25 83–99.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11119-023-10059-z
Vancouver
Portz G, Molin JP, Canata TF, Adamchuk VL. Integration of ultrasonic and optical sensing systems to assess sugarcane biomass and N-uptake [Internet]. Precision Agriculture. 2024 ; 25 83–99.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11119-023-10059-z
Artigo de periodico
How to turn field data into site-specific decisions (2024)
Colaço, André Freitas ; Silva, Roberto Fray da ; Molin, José Paulo
Fonte: Resource: Engineering and Technology for a Sustainable World. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, COLETA DE DADOS, COMPUTAÇÃO APLICADA, TOMADA DE DECISÃO
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ABNT
COLAÇO, André Freitas e SILVA, Roberto Fray da e MOLIN, José Paulo. How to turn field data into site-specific decisions. Resource: Engineering and Technology for a Sustainable World, v. 31, n. 4, p. 24-25, 2024Tradução . . Disponível em: https://www.asabe.org/Resource. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Colaço, A. F., Silva, R. F. da, & Molin, J. P. (2024). How to turn field data into site-specific decisions. Resource: Engineering and Technology for a Sustainable World, 31( 4), 24-25. Recuperado de https://www.asabe.org/Resource
NLM
Colaço AF, Silva RF da, Molin JP. How to turn field data into site-specific decisions [Internet]. Resource: Engineering and Technology for a Sustainable World. 2024 ; 31( 4): 24-25.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://www.asabe.org/Resource
Vancouver
Colaço AF, Silva RF da, Molin JP. How to turn field data into site-specific decisions [Internet]. Resource: Engineering and Technology for a Sustainable World. 2024 ; 31( 4): 24-25.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://www.asabe.org/Resource
Artigo de periodico
Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield (2024)
Maldaner, Leonardo Felipe ; Molin, José Paulo ; Silva, Eudocio Rafael Otavio da
Fonte: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Assuntos: AEROFOTOGRAMETRIA, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, DENSIDADE POPULACIONAL, ESPAÇAMENTO, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe e MOLIN, José Paulo e SILVA, Eudocio Rafael Otavio da. Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield. Sugar Tech, v. 26, n. 1, p. 194–206, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01334-4. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Maldaner, L. F., Molin, J. P., & Silva, E. R. O. da. (2024). Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield. Sugar Tech, 26( 1), 194–206. doi:10.1007/s12355-023-01334-4
NLM
Maldaner LF, Molin JP, Silva ERO da. Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 26( 1): 194–206.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01334-4
Vancouver
Maldaner LF, Molin JP, Silva ERO da. Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 26( 1): 194–206.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01334-4
Artigo de periodico
Efficiency and quality of soil sampling according to a sampling tool (2023)
Nicoletti, João V. M ; Franchi, Marcello R. A ; Motomiya, Anamari V. de A ; Motomiya, Wagner R ; Molin, José P
Fonte: Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. Unidades: ESALQ, ICMC
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, AMOSTRAGEM, DELINEAMENTO EXPERIMENTAL, MANEJO DO SOLO
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ABNT
NICOLETTI, João V. M et al. Efficiency and quality of soil sampling according to a sampling tool. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 27, n. 6, p. 480-486, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v27n6p480-486. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Nicoletti, J. V. M., Franchi, M. R. A., Motomiya, A. V. de A., Motomiya, W. R., & Molin, J. P. (2023). Efficiency and quality of soil sampling according to a sampling tool. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 27( 6), 480-486. doi:10.1590/1807-1929/agriambi.v27n6p480-486
NLM
Nicoletti JVM, Franchi MRA, Motomiya AV de A, Motomiya WR, Molin JP. Efficiency and quality of soil sampling according to a sampling tool [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. 2023 ; 27( 6): 480-486.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v27n6p480-486
Vancouver
Nicoletti JVM, Franchi MRA, Motomiya AV de A, Motomiya WR, Molin JP. Efficiency and quality of soil sampling according to a sampling tool [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. 2023 ; 27( 6): 480-486.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v27n6p480-486
Artigo de periodico
Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision (2023)
Bazame, Helizani Couto ; Molin, José Paulo ; Althoff, Daniel ; Martello, Maurício
Fonte: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, FRUTO, MATURAÇÃO VEGETAL, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
BAZAME, Helizani Couto et al. Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision. Scientia Agricola, v. 80, p. 1-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0064. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Bazame, H. C., Molin, J. P., Althoff, D., & Martello, M. (2023). Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision. Scientia Agricola, 80, 1-8. doi:10.1590/1678-992X-2022-0064
NLM
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M. Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision [Internet]. Scientia Agricola. 2023 ; 80 1-8.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0064
Vancouver
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M. Detection of coffee fruits on tree branches using computer vision [Internet]. Scientia Agricola. 2023 ; 80 1-8.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0064
Artigo de periodico
Towards rapid analysis with XRF sensor for assessing soil fertility attributes: effects of dwell time reduction (2023)
Tavares, Tiago Rodrigues; Molin, José Paulo ; Alves, Elton Eduardo Novais ; Melquiades, Fabio Luiz ; Carvalho, Hudson Wallace Pereira de ; Mouazen, Abdul Mounem
Fonte: Soil & Tillage Research. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE DO SOLO, ESPECTROSCOPIA DE RAIO X, FLUORESCÊNCIA, FERTILIDADE DO SOLO, MANEJO DO SOLO, SENSOR
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ABNT
TAVARES, Tiago Rodrigues et al. Towards rapid analysis with XRF sensor for assessing soil fertility attributes: effects of dwell time reduction. Soil & Tillage Research, v. 232, p. 1-10, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.still.2023.105768. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Tavares, T. R., Molin, J. P., Alves, E. E. N., Melquiades, F. L., Carvalho, H. W. P. de, & Mouazen, A. M. (2023). Towards rapid analysis with XRF sensor for assessing soil fertility attributes: effects of dwell time reduction. Soil & Tillage Research, 232, 1-10. doi:10.1016/j.still.2023.105768
NLM
Tavares TR, Molin JP, Alves EEN, Melquiades FL, Carvalho HWP de, Mouazen AM. Towards rapid analysis with XRF sensor for assessing soil fertility attributes: effects of dwell time reduction [Internet]. Soil & Tillage Research. 2023 ; 232 1-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.still.2023.105768
Vancouver
Tavares TR, Molin JP, Alves EEN, Melquiades FL, Carvalho HWP de, Mouazen AM. Towards rapid analysis with XRF sensor for assessing soil fertility attributes: effects of dwell time reduction [Internet]. Soil & Tillage Research. 2023 ; 232 1-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.still.2023.105768
Artigo de periodico
Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations (2023)
Canal Filho, Ricardo ; Molin, José Paulo ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Silva, Eudocio Rafael Otavio da
Fonte: AgriEngineering. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, MANEJO DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANAL FILHO, Ricardo et al. Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations. AgriEngineering, v. 5, p. 1163–1177, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering5030074. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Canal Filho, R., Molin, J. P., Wei, M. C. F., & Silva, E. R. O. da. (2023). Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations. AgriEngineering, 5, 1163–1177. doi:10.3390/agriengineering5030074
NLM
Canal Filho R, Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 1163–1177.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5030074
Vancouver
Canal Filho R, Molin JP, Wei MCF, Silva ERO da. Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 1163–1177.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5030074
Parte de monografia/livro
Agricultura de precisão (2022)
Molin, Jose Paulo
Fonte: Soja: do plantio à colheita. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MOLIN, Jose Paulo. Agricultura de precisão. Soja: do plantio à colheita. Tradução . São Paulo: Oficina de Textos, 2022. p. 304 : il. . Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Molin, J. P. (2022). Agricultura de precisão. In Soja: do plantio à colheita (p. 304 : il). São Paulo: Oficina de Textos.
NLM
Molin JP. Agricultura de precisão. In: Soja: do plantio à colheita. São Paulo: Oficina de Textos; 2022. p. 304 : il.[citado 2024 set. 26 ]
Vancouver
Molin JP. Agricultura de precisão. In: Soja: do plantio à colheita. São Paulo: Oficina de Textos; 2022. p. 304 : il.[citado 2024 set. 26 ]
Artigo de periodico
Spatial distribution as a key factor for evaluation of soil attributes prediction at field level using online near-infrared spectroscopy (2022)
Canal Filho, Ricardo ; Molin, José Paulo
Fonte: Frontiers in Soil Science. Unidade: ESALQ
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, MANEJO DO SOLO, SOLOS
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ABNT
CANAL FILHO, Ricardo e MOLIN, José Paulo. Spatial distribution as a key factor for evaluation of soil attributes prediction at field level using online near-infrared spectroscopy. Frontiers in Soil Science, v. 2, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fsoil.2022.984963. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Canal Filho, R., & Molin, J. P. (2022). Spatial distribution as a key factor for evaluation of soil attributes prediction at field level using online near-infrared spectroscopy. Frontiers in Soil Science, 2, 1-13. doi:10.3389/fsoil.2022.984963
NLM
Canal Filho R, Molin JP. Spatial distribution as a key factor for evaluation of soil attributes prediction at field level using online near-infrared spectroscopy [Internet]. Frontiers in Soil Science. 2022 ; 2 1-13.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fsoil.2022.984963
Vancouver
Canal Filho R, Molin JP. Spatial distribution as a key factor for evaluation of soil attributes prediction at field level using online near-infrared spectroscopy [Internet]. Frontiers in Soil Science. 2022 ; 2 1-13.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fsoil.2022.984963
Artigo de periodico
Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction (2022)
Tavares, Tiago Rodrigues ; Molin, José Paulo ; Nunes, Lidiane Cristina ; Alves, Elton Eduardo Novais ; Krug, Francisco José ; Carvalho, Hudson Wallace Pereira de
Fonte: Data in Brief. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ESPECTROSCOPIA, FERTILIDADE DO SOLO, SENSORES QUÍMICOS, SOLO TROPICAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TAVARES, Tiago Rodrigues et al. Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction. Data in Brief, v. 41, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108004. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Tavares, T. R., Molin, J. P., Nunes, L. C., Alves, E. E. N., Krug, F. J., & Carvalho, H. W. P. de. (2022). Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction. Data in Brief, 41, 1-7. doi:10.1016/j.dib.2022.108004
NLM
Tavares TR, Molin JP, Nunes LC, Alves EEN, Krug FJ, Carvalho HWP de. Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction [Internet]. Data in Brief. 2022 ; 41 1-7.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108004
Vancouver
Tavares TR, Molin JP, Nunes LC, Alves EEN, Krug FJ, Carvalho HWP de. Spectral data of tropical soils using dry-chemistry techniques (VNIR, XRF, and LIBS): a dataset for soil fertility prediction [Internet]. Data in Brief. 2022 ; 41 1-7.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108004
Artigo de periodico
Mapping coffee yield with computer vision (2022)
Bazame, Helizani Couto ; Molin, José Paulo ; Althoff, Daniel; Martello, Maurício ; Corrêdo, Lucas de Paula
Fonte: Precision Agriculture. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, COLHEDORAS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BAZAME, Helizani Couto et al. Mapping coffee yield with computer vision. Precision Agriculture, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09924-0. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Bazame, H. C., Molin, J. P., Althoff, D., Martello, M., & Corrêdo, L. de P. (2022). Mapping coffee yield with computer vision. Precision Agriculture, 1-16. doi:10.1007/s11119-022-09924-0
NLM
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M, Corrêdo L de P. Mapping coffee yield with computer vision [Internet]. Precision Agriculture. 2022 ; 1-16.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09924-0
Vancouver
Bazame HC, Molin JP, Althoff D, Martello M, Corrêdo L de P. Mapping coffee yield with computer vision [Internet]. Precision Agriculture. 2022 ; 1-16.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11119-022-09924-0
Artigo de periodico
Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Angnes, Graciele ; Acorsi, Matheus Gabriel
Fonte: Drones. Unidade: ESALQ
Assuntos: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, CAFÉ, IMAGEM 3D, VARIABILIDADE ESPACIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTELLO, Maurício et al. Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging. Drones, v. 6, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/drones6100267. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., Angnes, G., & Acorsi, M. G. (2022). Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging. Drones, 6, 1-17. doi:10.3390/drones6100267
NLM
Martello M, Molin JP, Angnes G, Acorsi MG. Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging [Internet]. Drones. 2022 ; 6 1-17.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/drones6100267
Vancouver
Martello M, Molin JP, Angnes G, Acorsi MG. Assessing the temporal and spatial variability of coffee plantation using RPA-based RGB imaging [Internet]. Drones. 2022 ; 6 1-17.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/drones6100267
Artigo de periodico
Dimensionality reduction statistical models for soil attribute prediction based on raw spectral data (2022)
Wei, Marcelo Chan Fu ; Canal Filho, Ricardo ; Tavares, Tiago Rodrigues ; Molin, José Paulo ; Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
Fonte: AI. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: ANÁLISE MULTIVARIADA, ESPECTROSCOPIA, FLUORESCÊNCIA, RAIOS X, INFRAVERMELHO, MODELOS MATEMÁTICOS, SOLOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
WEI, Marcelo Chan Fu et al. Dimensionality reduction statistical models for soil attribute prediction based on raw spectral data. AI, v. 3, p. 809-819, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/ai3040049. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Wei, M. C. F., Canal Filho, R., Tavares, T. R., Molin, J. P., & Vieira, A. M. C. (2022). Dimensionality reduction statistical models for soil attribute prediction based on raw spectral data. AI, 3, 809-819. doi:10.3390/ai3040049
NLM
Wei MCF, Canal Filho R, Tavares TR, Molin JP, Vieira AMC. Dimensionality reduction statistical models for soil attribute prediction based on raw spectral data [Internet]. AI. 2022 ; 3 809-819.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ai3040049
Vancouver
Wei MCF, Canal Filho R, Tavares TR, Molin JP, Vieira AMC. Dimensionality reduction statistical models for soil attribute prediction based on raw spectral data [Internet]. AI. 2022 ; 3 809-819.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ai3040049
Artigo de periodico
An Approach to Sugarcane Yield Estimation Using Sensors in the Harvester and ZigBee Technology (2022)
Maldaner, Leonardo Felipe ; Canata, Tatiana Fernanda ; Molin, José Paulo
Fonte: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CANA-DE-AÇÚCAR, COLHEDORAS, PROTOCOLOS DE COMUNICAÇÃO, SENSOR, TELEMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe e CANATA, Tatiana Fernanda e MOLIN, José Paulo. An Approach to Sugarcane Yield Estimation Using Sensors in the Harvester and ZigBee Technology. Sugar Tech, v. 24, n. 3, p. 813-821, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01050-x. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Maldaner, L. F., Canata, T. F., & Molin, J. P. (2022). An Approach to Sugarcane Yield Estimation Using Sensors in the Harvester and ZigBee Technology. Sugar Tech, 24( 3), 813-821. doi:10.1007/s12355-021-01050-x
NLM
Maldaner LF, Canata TF, Molin JP. An Approach to Sugarcane Yield Estimation Using Sensors in the Harvester and ZigBee Technology [Internet]. Sugar Tech. 2022 ; 24( 3): 813-821.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01050-x
Vancouver
Maldaner LF, Canata TF, Molin JP. An Approach to Sugarcane Yield Estimation Using Sensors in the Harvester and ZigBee Technology [Internet]. Sugar Tech. 2022 ; 24( 3): 813-821.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-021-01050-x
Artigo de periodico
Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Wei, Marcelo Chan Fu ; Canal Filho, Ricardo ; Nicoletti, João Vitor Moreira
Fonte: AgriEngineering. Unidades: ESALQ, ICMC
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
MARTELLO, Maurício et al. Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning. AgriEngineering, v. 4, p. 888-902, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering4040057. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., Wei, M. C. F., Canal Filho, R., & Nicoletti, J. V. M. (2022). Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning. AgriEngineering, 4, 888-902. doi:10.3390/agriengineering4040057
NLM
Martello M, Molin JP, Wei MCF, Canal Filho R, Nicoletti JVM. Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning [Internet]. AgriEngineering. 2022 ; 4 888-902.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering4040057
Vancouver
Martello M, Molin JP, Wei MCF, Canal Filho R, Nicoletti JVM. Coffee-yield estimation using high-resolution time-series satellite images and machine learning [Internet]. AgriEngineering. 2022 ; 4 888-902.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering4040057
Artigo de periodico
Obtaining and validating high-density coffee yield data (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Bazame, Helizani Couto
Fonte: Horticulturae. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CAFÉ, COLETA DE DADOS, COLHEDORAS, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MARTELLO, Maurício e MOLIN, José Paulo e BAZAME, Helizani Couto. Obtaining and validating high-density coffee yield data. Horticulturae, v. 8, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/horticulturae8050421. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., & Bazame, H. C. (2022). Obtaining and validating high-density coffee yield data. Horticulturae, 8, 1-16. doi:10.3390/horticulturae8050421
NLM
Martello M, Molin JP, Bazame HC. Obtaining and validating high-density coffee yield data [Internet]. Horticulturae. 2022 ; 8 1-16.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/horticulturae8050421
Vancouver
Martello M, Molin JP, Bazame HC. Obtaining and validating high-density coffee yield data [Internet]. Horticulturae. 2022 ; 8 1-16.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/horticulturae8050421
Artigo de periodico
Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research (2022)
Cherubin, Maurício Roberto ; Damian, Júnior Melo ; Tavares, Tiago Rodrigues ; Trevisan, Rodrigo Gonçalves; Colaço, André Freitas; Eitelwein, Mateus Tonini; Martello, Maurício ; Inamasu, Ricardo Yassushi; Pias, Osmar Henrique de Castro; Molin, José Paulo
Fonte: Agriculture. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PESQUISA CIENTÍFICA
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ABNT
CHERUBIN, Maurício Roberto et al. Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research. Agriculture, p. 1-29, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriculture12111882. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Cherubin, M. R., Damian, J. M., Tavares, T. R., Trevisan, R. G., Colaço, A. F., Eitelwein, M. T., et al. (2022). Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research. Agriculture, 1-29. doi:10.3390/agriculture12111882
NLM
Cherubin MR, Damian JM, Tavares TR, Trevisan RG, Colaço AF, Eitelwein MT, Martello M, Inamasu RY, Pias OH de C, Molin JP. Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research [Internet]. Agriculture. 2022 ; 1-29.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture12111882
Vancouver
Cherubin MR, Damian JM, Tavares TR, Trevisan RG, Colaço AF, Eitelwein MT, Martello M, Inamasu RY, Pias OH de C, Molin JP. Precision agriculture in Brazil: the trajectory of 25 years of scientific research [Internet]. Agriculture. 2022 ; 1-29.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture12111882
Artigo de periodico
Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield (2022)
Martello, Maurício ; Molin, José Paulo ; Bazame, Helizani Couto ; Tavares, Tiago Rodrigues ; Maldaner, Leonardo Felipe
Fonte: Agronomy. Unidades: ESALQ, CENA
Assuntos: AGRICULTURA DE PRECISÃO, CAFÉ, MONITORAMENTO, SENSORES ÓPTICOS, VARIABILIDADE ESPACIAL
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ABNT
MARTELLO, Maurício et al. Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield. Agronomy, v. 12, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agronomy12092118. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Martello, M., Molin, J. P., Bazame, H. C., Tavares, T. R., & Maldaner, L. F. (2022). Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield. Agronomy, 12, 1-16. doi:10.3390/agronomy12092118
NLM
Martello M, Molin JP, Bazame HC, Tavares TR, Maldaner LF. Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield [Internet]. Agronomy. 2022 ; 12 1-16.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy12092118
Vancouver
Martello M, Molin JP, Bazame HC, Tavares TR, Maldaner LF. Use of active sensors in coffee cultivation for monitoring crop yield [Internet]. Agronomy. 2022 ; 12 1-16.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy12092118

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