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Artigo de periodico
Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil (2024)
Amaro, Rafaella Pironato ; Christina, Mathias ; Todoroff, Pierre; Le Maire, Guerric; Fiorio, Peterson Ricardo ; Pereira, Ester de Carvalho ; Luciano, Ana Claudia dos Santos
Source: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS PARA IMAGENS, CANA-DE-AÇÚCAR, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MODELOS MATEMÁTICOS
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ABNT
AMARO, Rafaella Pironato et al. Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil. Sugar Tech, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01468-z. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Amaro, R. P., Christina, M., Todoroff, P., Le Maire, G., Fiorio, P. R., Pereira, E. de C., & Luciano, A. C. dos S. (2024). Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil. Sugar Tech, 1-11. doi:10.1007/s12355-024-01468-z
NLM
Amaro RP, Christina M, Todoroff P, Le Maire G, Fiorio PR, Pereira E de C, Luciano AC dos S. Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 1-11.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01468-z
Vancouver
Amaro RP, Christina M, Todoroff P, Le Maire G, Fiorio PR, Pereira E de C, Luciano AC dos S. Regional model to predict sugarcane yield usingsentinel-2 imagery in São Paulo State, Brazil [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 1-11.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01468-z
Artigo de periodico
Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning (2024)
Sánchez, Miller Ruiz; Silva, Carlos Augusto Alves Cardoso; Demattê, José Alexandre Melo ; Mendonça, Fernando Campos ; Silva, Marcelo Andrade da ; Romanelli, Thiago Libório ; Fiorio, Peterson Ricardo
Source: Grass and Forage Science. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE ESPECTRAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAPIM MOMBAÇA, CLOROFILA, FERTILIZANTES NITROGENADOS, MODELOS MATEMÁTICOS, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
SÁNCHEZ, Miller Ruiz et al. Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning. Grass and Forage Science, p. 1-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/gfs.12689. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Sánchez, M. R., Silva, C. A. A. C., Demattê, J. A. M., Mendonça, F. C., Silva, M. A. da, Romanelli, T. L., & Fiorio, P. R. (2024). Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning. Grass and Forage Science, 1-15. doi:10.1111/gfs.12689
NLM
Sánchez MR, Silva CAAC, Demattê JAM, Mendonça FC, Silva MA da, Romanelli TL, Fiorio PR. Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning [Internet]. Grass and Forage Science. 2024 ; 1-15.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1111/gfs.12689
Vancouver
Sánchez MR, Silva CAAC, Demattê JAM, Mendonça FC, Silva MA da, Romanelli TL, Fiorio PR. Predictive modelling of chlorophyll in Mombaça grass leaves by hyperspectral reflectance data and machine learning [Internet]. Grass and Forage Science. 2024 ; 1-15.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1111/gfs.12689
Artigo de periodico
Effect of different nitrogen fertilization rates on the spectral response of Brachiaria brizantha cv. Marandú leaves (2023)
Nilsson, Matheus Sterzo ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Takushi, Mitsuhiko R. H; Oliveira, Ana Ana Karla da Silva; Garcia, Amparo C
Source: Engenharia Agrícola. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, CAPIM MARANDU, FERTILIZANTES NITROGENADOS, MODELOS MATEMÁTICOS, NITROGÊNIO, PASTAGENS, SENSORES ÓPTICOS, UREIA
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ABNT
NILSSON, Matheus Sterzo et al. Effect of different nitrogen fertilization rates on the spectral response of Brachiaria brizantha cv. Marandú leaves. Engenharia Agrícola, v. 43, n. 3, p. 1-9, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v43n3e20220008/2023. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Nilsson, M. S., Fiorio, P. R., Takushi, M. R. H., Oliveira, A. A. K. da S., & Garcia, A. C. (2023). Effect of different nitrogen fertilization rates on the spectral response of Brachiaria brizantha cv. Marandú leaves. Engenharia Agrícola, 43( 3), 1-9. doi:10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v43n3e20220008/2023
NLM
Nilsson MS, Fiorio PR, Takushi MRH, Oliveira AAK da S, Garcia AC. Effect of different nitrogen fertilization rates on the spectral response of Brachiaria brizantha cv. Marandú leaves [Internet]. Engenharia Agrícola. 2023 ; 43( 3): 1-9.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v43n3e20220008/2023
Vancouver
Nilsson MS, Fiorio PR, Takushi MRH, Oliveira AAK da S, Garcia AC. Effect of different nitrogen fertilization rates on the spectral response of Brachiaria brizantha cv. Marandú leaves [Internet]. Engenharia Agrícola. 2023 ; 43( 3): 1-9.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v43n3e20220008/2023
Artigo de periodico
Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status (2021)
Martins, Juliano Araujo; Fiorio, Peterson Ricardo ; Barros, Pedro Paulo da Silva; Demattê, José Alexandre Melo ; Molin, José Paulo ; Cantarella, Heitor; Neale, Christopher Michael Usher
Source: Acta Scientiarum. Agronomy. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, CANA-DE-AÇÚCAR, FOLHAS (PLANTAS), MODELOS MATEMÁTICOS, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, REGRESSÃO LINEAR, SENSOR
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ABNT
MARTINS, Juliano Araujo et al. Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 43, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.47632. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Martins, J. A., Fiorio, P. R., Barros, P. P. da S., Demattê, J. A. M., Molin, J. P., Cantarella, H., & Neale, C. M. U. (2021). Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status. Acta Scientiarum. Agronomy, 43, 1-13. doi:10.4025/actasciagron.v43i1.47632
NLM
Martins JA, Fiorio PR, Barros PP da S, Demattê JAM, Molin JP, Cantarella H, Neale CMU. Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status [Internet]. Acta Scientiarum. Agronomy. 2021 ; 43 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.47632
Vancouver
Martins JA, Fiorio PR, Barros PP da S, Demattê JAM, Molin JP, Cantarella H, Neale CMU. Potential use of hyperspectral data to monitor sugarcane nitrogen status [Internet]. Acta Scientiarum. Agronomy. 2021 ; 43 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v43i1.47632

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