ReP USP - Resultado da busca

Artigo de periodico
Discrimination potential of sugarcane cultivars (Saccharum spp) through hyperspectral sensors in different production environments (2024)
Sordi, Rene de Assis ; Marin, Fábio Ricardo ; Silva, M. A; Fiorio, Peterson Ricardo
Source: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR, SENSORIAMENTO REMOTO, VARIEDADES VEGETAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SORDI, Rene de Assis et al. Discrimination potential of sugarcane cultivars (Saccharum spp) through hyperspectral sensors in different production environments. Sugar Tech, p. 1-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01485-y. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Sordi, R. de A., Marin, F. R., Silva, M. A., & Fiorio, P. R. (2024). Discrimination potential of sugarcane cultivars (Saccharum spp) through hyperspectral sensors in different production environments. Sugar Tech, 1-14. doi:10.1007/s12355-024-01485-y
NLM
Sordi R de A, Marin FR, Silva MA, Fiorio PR. Discrimination potential of sugarcane cultivars (Saccharum spp) through hyperspectral sensors in different production environments [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 1-14.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01485-y
Vancouver
Sordi R de A, Marin FR, Silva MA, Fiorio PR. Discrimination potential of sugarcane cultivars (Saccharum spp) through hyperspectral sensors in different production environments [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 1-14.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-024-01485-y
Artigo de periodico
Regional model to predict sugarcane yield using sentinel-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: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMARO, Rafaella Pironato et al. Regional model to predict sugarcane yield using sentinel-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 using sentinel-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 using sentinel-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 using sentinel-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
Lisianthus (Eustoma grandiflorum) leaf degradation analysis in the postharvest by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy (2024)
Barbosa, Thuane Katiúcia Moreira ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Calaboni, Cristiane ; Kluge, Ricardo Alfredo ; Demattê, José Alexandre Melo ; Mattiuz, Claudia Fabrino Machado ; Silva, Carlos Augusto Alves Cardoso ; Ré, Natália Correr
Source: Ciência Rural. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, CONSERVANTES, FLORES DE CORTE, PIGMENTOS VEGETAIS, PÓS-COLHEITA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARBOSA, Thuane Katiúcia Moreira et al. Lisianthus (Eustoma grandiflorum) leaf degradation analysis in the postharvest by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy. Ciência Rural, v. 54, n. 09, p. 1-16 2024, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20230143. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Barbosa, T. K. M., Fiorio, P. R., Calaboni, C., Kluge, R. A., Demattê, J. A. M., Mattiuz, C. F. M., et al. (2024). Lisianthus (Eustoma grandiflorum) leaf degradation analysis in the postharvest by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy. Ciência Rural, 54( 09), 1-16 2024. doi:10.1590/0103-8478cr20230143
NLM
Barbosa TKM, Fiorio PR, Calaboni C, Kluge RA, Demattê JAM, Mattiuz CFM, Silva CAAC, Ré NC. Lisianthus (Eustoma grandiflorum) leaf degradation analysis in the postharvest by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy [Internet]. Ciência Rural. 2024 ; 54( 09): 1-16 2024.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20230143
Vancouver
Barbosa TKM, Fiorio PR, Calaboni C, Kluge RA, Demattê JAM, Mattiuz CFM, Silva CAAC, Ré NC. Lisianthus (Eustoma grandiflorum) leaf degradation analysis in the postharvest by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy [Internet]. Ciência Rural. 2024 ; 54( 09): 1-16 2024.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20230143
Artigo de periodico
Application of vegetative indices for leaf nitrogen estimation in sugarcane using hyperspectral data (2024)
Martins, Juliano Araújo ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Silva, Carlos Augusto Alves Cardoso ; Demattê, José Alexandre Melo ; Barros, Pedro Paulo da Silva
Source: Sugar Tech. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE ESPECTRAL, CANA-DE-AÇÚCAR, FERTILIZANTES NITROGENADOS, FOLHAS (PLANTAS), NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINS, Juliano Araújo et al. Application of vegetative indices for leaf nitrogen estimation in sugarcane using hyperspectral data. Sugar Tech, v. 26, n. 1, p. 160–170, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01329-1. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Martins, J. A., Fiorio, P. R., Silva, C. A. A. C., Demattê, J. A. M., & Barros, P. P. da S. (2024). Application of vegetative indices for leaf nitrogen estimation in sugarcane using hyperspectral data. Sugar Tech, 26( 1), 160–170. doi:10.1007/s12355-023-01329-1
NLM
Martins JA, Fiorio PR, Silva CAAC, Demattê JAM, Barros PP da S. Application of vegetative indices for leaf nitrogen estimation in sugarcane using hyperspectral data [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 26( 1): 160–170.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01329-1
Vancouver
Martins JA, Fiorio PR, Silva CAAC, Demattê JAM, Barros PP da S. Application of vegetative indices for leaf nitrogen estimation in sugarcane using hyperspectral data [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 26( 1): 160–170.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01329-1
Artigo de periodico
Prediction of leaf nitrogen in sugarcane (Saccharum spp.) by Vis-NIR-SWIR spectroradiometry (2024)
Fiorio, Peterson Ricardo ; Silva, Carlos Augusto Alves Cardoso ; Rizzo, Rodnei ; Demattê, José Alexandre Melo ; Luciano, Ana Cláudia dos Santos ; Silva, Marcelo Andrade da
Source: Heliyon. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, CANA-DE-AÇÚCAR, FERTILIZANTES NITROGENADOS, FOLHAS (PLANTAS), NITROGÊNIO, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FIORIO, Peterson Ricardo et al. Prediction of leaf nitrogen in sugarcane (Saccharum spp.) by Vis-NIR-SWIR spectroradiometry. Heliyon, v. 10, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26819. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Fiorio, P. R., Silva, C. A. A. C., Rizzo, R., Demattê, J. A. M., Luciano, A. C. dos S., & Silva, M. A. da. (2024). Prediction of leaf nitrogen in sugarcane (Saccharum spp.) by Vis-NIR-SWIR spectroradiometry. Heliyon, 10, 1-13. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e26819
NLM
Fiorio PR, Silva CAAC, Rizzo R, Demattê JAM, Luciano AC dos S, Silva MA da. Prediction of leaf nitrogen in sugarcane (Saccharum spp.) by Vis-NIR-SWIR spectroradiometry [Internet]. Heliyon. 2024 ; 10 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26819
Vancouver
Fiorio PR, Silva CAAC, Rizzo R, Demattê JAM, Luciano AC dos S, Silva MA da. Prediction of leaf nitrogen in sugarcane (Saccharum spp.) by Vis-NIR-SWIR spectroradiometry [Internet]. Heliyon. 2024 ; 10 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e26819
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 16 nov. 2024.
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 2024 nov. 16 ] 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 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agronomy14081634
Artigo de periodico
Remote sensing of the Earth’s soil color in space and time (2023)
Rizzo, Rodnei ; Wadoux, Alexandre M. J; Demattê, José Alexandre Melo ; Minasny, Budiman ; Barrón, Vidal; Ben-Dor, Eyal ; Francos, Nicolas ; Savin, Igor; Poppiel, Raul Roberto ; Silvero, Nelida Elizabet Quiñonez ; Terra, Fabrício da Silva; Rosin, Nícolas Augusto ; Rosas, Jorge Tadeu Fim ; Greschuk, Lucas Tadeu ; Ballester, Maria Victoria Ramos ; Gómez, Andrés Mauricio Rico ; Belllinaso, Henrique; Safanelli, José Lucas ; Chabrillat, Sabine ; Fiorio, Peterson Roberto ; Das, Bhabani Sankar ; Malone, Brendan P; Zalidis, George; Tziolas, Nikolaos ; Tsakiridis, Nikolaos; Karyotis, Konstantinos; Samarinas, Nikiforos; Kalopesa, Eleni; Gholizadeh, Asa ; Shepherd, Keith D; Milewski, Robert; Vaudour, Emmanuelle; Wang, Changkun; Salama, Elsayed Said Mohamed
Source: Remote Sensing of Environment. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: COR DO SOLO, ESPECTROSCOPIA, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MONITORAÇÃO DOS SOLOS, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIZZO, Rodnei et al. Remote sensing of the Earth’s soil color in space and time. Remote Sensing of Environment, v. 299, p. 1-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113845. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Rizzo, R., Wadoux, A. M. J., Demattê, J. A. M., Minasny, B., Barrón, V., Ben-Dor, E., et al. (2023). Remote sensing of the Earth’s soil color in space and time. Remote Sensing of Environment, 299, 1-15. doi:10.1016/j.rse.2023.113845
NLM
Rizzo R, Wadoux AMJ, Demattê JAM, Minasny B, Barrón V, Ben-Dor E, Francos N, Savin I, Poppiel RR, Silvero NEQ, Terra F da S, Rosin NA, Rosas JTF, Greschuk LT, Ballester MVR, Gómez AMR, Belllinaso H, Safanelli JL, Chabrillat S, Fiorio PR, Das BS, Malone BP, Zalidis G, Tziolas N, Tsakiridis N, Karyotis K, Samarinas N, Kalopesa E, Gholizadeh A, Shepherd KD, Milewski R, Vaudour E, Wang C, Salama ESM. Remote sensing of the Earth’s soil color in space and time [Internet]. Remote Sensing of Environment. 2023 ; 299 1-15.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113845
Vancouver
Rizzo R, Wadoux AMJ, Demattê JAM, Minasny B, Barrón V, Ben-Dor E, Francos N, Savin I, Poppiel RR, Silvero NEQ, Terra F da S, Rosin NA, Rosas JTF, Greschuk LT, Ballester MVR, Gómez AMR, Belllinaso H, Safanelli JL, Chabrillat S, Fiorio PR, Das BS, Malone BP, Zalidis G, Tziolas N, Tsakiridis N, Karyotis K, Samarinas N, Kalopesa E, Gholizadeh A, Shepherd KD, Milewski R, Vaudour E, Wang C, Salama ESM. Remote sensing of the Earth’s soil color in space and time [Internet]. Remote Sensing of Environment. 2023 ; 299 1-15.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113845
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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
Modelos espectrais para a estimativa do conteúdo de água em folhas de Eucalyptus (2023)
Strabeli, Taila Fernanda ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Ré, Natália Correr ; Alvares, Clayton Alcarde; Luciano, Ana Claudia dos Santos ; Nakai, Érica Silva
Source: Scientia Forestalis. Unidade: ESALQ
Subjects: ÁGUA, ESPECTROSCOPIA, EUCALIPTO, FOLHAS (PLANTAS), SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
STRABELI, Taila Fernanda et al. Modelos espectrais para a estimativa do conteúdo de água em folhas de Eucalyptus. Scientia Forestalis, v. 51, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18671/scifor.v50.49. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Strabeli, T. F., Fiorio, P. R., Ré, N. C., Alvares, C. A., Luciano, A. C. dos S., & Nakai, É. S. (2023). Modelos espectrais para a estimativa do conteúdo de água em folhas de Eucalyptus. Scientia Forestalis, 51, 1-17. doi:10.18671/scifor.v50.49
NLM
Strabeli TF, Fiorio PR, Ré NC, Alvares CA, Luciano AC dos S, Nakai ÉS. Modelos espectrais para a estimativa do conteúdo de água em folhas de Eucalyptus [Internet]. Scientia Forestalis. 2023 ; 51 1-17.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.18671/scifor.v50.49
Vancouver
Strabeli TF, Fiorio PR, Ré NC, Alvares CA, Luciano AC dos S, Nakai ÉS. Modelos espectrais para a estimativa do conteúdo de água em folhas de Eucalyptus [Internet]. Scientia Forestalis. 2023 ; 51 1-17.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.18671/scifor.v50.49
Artigo de periodico
Analysis of total soil nutrient content with X-ray fluorescence spectroscopy (XRF): assessing different predictive modeling strategies and auxiliary variable (2023)
Tavares, Tiago Rodrigues ; Almeida, Eduardo de ; Pinheiro Junior, Carlos Roberto ; Guerrero, Angela; Fiorio, Peterson Ricardo ; Carvalho, Hudson Wallace Pereira de
Source: AgriEngineering. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: NUTRIENTES MINERAIS DO SOLO, FLUORESCÊNCIA, ESPECTROSCOPIA DE RAIO X, ANÁLISE DO SOLO, QUÍMICA VERDE, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TAVARES, Tiago Rodrigues et al. Analysis of total soil nutrient content with X-ray fluorescence spectroscopy (XRF): assessing different predictive modeling strategies and auxiliary variable. AgriEngineering, v. 5, p. 680–697, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriengineering5020043. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Tavares, T. R., Almeida, E. de, Pinheiro Junior, C. R., Guerrero, A., Fiorio, P. R., & Carvalho, H. W. P. de. (2023). Analysis of total soil nutrient content with X-ray fluorescence spectroscopy (XRF): assessing different predictive modeling strategies and auxiliary variable. AgriEngineering, 5, 680–697. doi:10.3390/agriengineering5020043
NLM
Tavares TR, Almeida E de, Pinheiro Junior CR, Guerrero A, Fiorio PR, Carvalho HWP de. Analysis of total soil nutrient content with X-ray fluorescence spectroscopy (XRF): assessing different predictive modeling strategies and auxiliary variable [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 680–697.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5020043
Vancouver
Tavares TR, Almeida E de, Pinheiro Junior CR, Guerrero A, Fiorio PR, Carvalho HWP de. Analysis of total soil nutrient content with X-ray fluorescence spectroscopy (XRF): assessing different predictive modeling strategies and auxiliary variable [Internet]. AgriEngineering. 2023 ; 5 680–697.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriengineering5020043
Trabalho de evento
Análise discriminante do espectro de folhas de B. Brizantha cv. Marandú submetidas a diferentes doses de nitrogênio (2023)
Nilsson, Matheus Sterzo; Takushi, Mitsuhiko Reinaldo Hashioka; Fiorio, Peterson Ricardo ; Caron, Matheus Luís ; Ré, Natália Correr ; Roel, Pedro Maroun
Source: Anais .... Conference titles: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DISCRIMINANTE, CAPIM MARANDU, ESPECTROS, FOLHAS (PLANTAS), FERTILIZANTES NITROGENADOS, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, PASTAGENS, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NILSSON, Matheus Sterzo et al. Análise discriminante do espectro de folhas de B. Brizantha cv. Marandú submetidas a diferentes doses de nitrogênio. 2023, Anais.. São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/analise-discriminante-do-espectro-de-folhas-de-b-brizantha-cv-marandu-submetidas?lang=pt-br. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Nilsson, M. S., Takushi, M. R. H., Fiorio, P. R., Caron, M. L., Ré, N. C., & Roel, P. M. (2023). Análise discriminante do espectro de folhas de B. Brizantha cv. Marandú submetidas a diferentes doses de nitrogênio. In Anais ... São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/analise-discriminante-do-espectro-de-folhas-de-b-brizantha-cv-marandu-submetidas?lang=pt-br
NLM
Nilsson MS, Takushi MRH, Fiorio PR, Caron ML, Ré NC, Roel PM. Análise discriminante do espectro de folhas de B. Brizantha cv. Marandú submetidas a diferentes doses de nitrogênio [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/analise-discriminante-do-espectro-de-folhas-de-b-brizantha-cv-marandu-submetidas?lang=pt-br
Vancouver
Nilsson MS, Takushi MRH, Fiorio PR, Caron ML, Ré NC, Roel PM. Análise discriminante do espectro de folhas de B. Brizantha cv. Marandú submetidas a diferentes doses de nitrogênio [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/analise-discriminante-do-espectro-de-folhas-de-b-brizantha-cv-marandu-submetidas?lang=pt-br
Trabalho de evento
Comparação entre sensor hiperespectral e câmera multiespectral relacionado a diferentes doses de nitrogênio no milho (2023)
Roel, Pedro Maroun; Fiorio, Peterson Ricardo ; Ré, Natália Correr ; Oliveira, Ana Karla da Silva; Nilsson, Matheus Sterzo; Rizzo, Rodnei
Source: Anais .... Conference titles: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: FERTILIZANTES NITROGENADOS, MILHO, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, SENSOR, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROEL, Pedro Maroun et al. Comparação entre sensor hiperespectral e câmera multiespectral relacionado a diferentes doses de nitrogênio no milho. 2023, Anais.. São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/comparacao-entre-sensor-hiperespectral-e-camera-multiespectral-relacionado-a-dif?lang=pt-br. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Roel, P. M., Fiorio, P. R., Ré, N. C., Oliveira, A. K. da S., Nilsson, M. S., & Rizzo, R. (2023). Comparação entre sensor hiperespectral e câmera multiespectral relacionado a diferentes doses de nitrogênio no milho. In Anais ... São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/comparacao-entre-sensor-hiperespectral-e-camera-multiespectral-relacionado-a-dif?lang=pt-br
NLM
Roel PM, Fiorio PR, Ré NC, Oliveira AK da S, Nilsson MS, Rizzo R. Comparação entre sensor hiperespectral e câmera multiespectral relacionado a diferentes doses de nitrogênio no milho [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/comparacao-entre-sensor-hiperespectral-e-camera-multiespectral-relacionado-a-dif?lang=pt-br
Vancouver
Roel PM, Fiorio PR, Ré NC, Oliveira AK da S, Nilsson MS, Rizzo R. Comparação entre sensor hiperespectral e câmera multiespectral relacionado a diferentes doses de nitrogênio no milho [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/comparacao-entre-sensor-hiperespectral-e-camera-multiespectral-relacionado-a-dif?lang=pt-br
Artigo de periodico
Detection of nutritional stress in sugarcane by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy (2023)
Silva, Carlos Augusto Alves Cardoso ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Rizzo, Rodnei ; Rossetto, Raffaella ; Vitti, André Cesar ; Dias, Fábio Luís Ferreira ; Oliveira, Kamilla Andrade de ; Bárbara Neto, Michaela
Source: Ciência Rural. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: CALAGEM, CALCÁRIO, CANA-DE-AÇÚCAR, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, ESTRESSE, NUTRIÇÃO VEGETAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Carlos Augusto Alves Cardoso et al. Detection of nutritional stress in sugarcane by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy. Ciência Rural, v. 53, n. 12, p. 1-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20220543. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Silva, C. A. A. C., Fiorio, P. R., Rizzo, R., Rossetto, R., Vitti, A. C., Dias, F. L. F., et al. (2023). Detection of nutritional stress in sugarcane by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy. Ciência Rural, 53( 12), 1-15. doi:10.1590/0103-8478cr20220543
NLM
Silva CAAC, Fiorio PR, Rizzo R, Rossetto R, Vitti AC, Dias FLF, Oliveira KA de, Bárbara Neto M. Detection of nutritional stress in sugarcane by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy [Internet]. Ciência Rural. 2023 ; 53( 12): 1-15.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20220543
Vancouver
Silva CAAC, Fiorio PR, Rizzo R, Rossetto R, Vitti AC, Dias FLF, Oliveira KA de, Bárbara Neto M. Detection of nutritional stress in sugarcane by VIS-NIR-SWIR reflectance spectroscopy [Internet]. Ciência Rural. 2023 ; 53( 12): 1-15.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20220543
Artigo de periodico
Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models (2022)
Barros, Pedro Paulo da Silva ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Demattê, José Alexandre Melo ; Martins, Juliano Araújo ; Montezano, Zaqueu Fernando; Dias, Fábio Luís Ferreira
Source: Ciência Rural. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, CANA-DE-AÇÚCAR, FERTILIZANTES NITROGENADOS, FOLHAS (PLANTAS), NITROGÊNIO, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARROS, Pedro Paulo da Silva et al. Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models. Ciência Rural, v. 52, n. 7, p. 1-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20200630. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Barros, P. P. da S., Fiorio, P. R., Demattê, J. A. M., Martins, J. A., Montezano, Z. F., & Dias, F. L. F. (2022). Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models. Ciência Rural, 52( 7), 1-11. doi:10.1590/0103-8478cr20200630
NLM
Barros PP da S, Fiorio PR, Demattê JAM, Martins JA, Montezano ZF, Dias FLF. Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models [Internet]. Ciência Rural. 2022 ; 52( 7): 1-11.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20200630
Vancouver
Barros PP da S, Fiorio PR, Demattê JAM, Martins JA, Montezano ZF, Dias FLF. Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models [Internet]. Ciência Rural. 2022 ; 52( 7): 1-11.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20200630
Artigo de periodico
Estimativa de altura de um teste clonal de Eucalyptus em diferentes idades utilizando imagens aéreas de baixa altitude (2022)
Martello, Maurício ; Alvares, Clayton Alcarde; Tavares, Tiago Rodrigues ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Otávio Camargo Campoe,; Carneiro, Rafaela Lorenzato
Source: Scientia Forestalis. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: AEROFOTOGRAMETRIA, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, CLONAGEM, EUCALIPTO, GEOPROCESSAMENTO, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTELLO, Maurício et al. Estimativa de altura de um teste clonal de Eucalyptus em diferentes idades utilizando imagens aéreas de baixa altitude. Scientia Forestalis, v. 50, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18671/scifor.v50.07. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Martello, M., Alvares, C. A., Tavares, T. R., Fiorio, P. R., Otávio Camargo Campoe,, & Carneiro, R. L. (2022). Estimativa de altura de um teste clonal de Eucalyptus em diferentes idades utilizando imagens aéreas de baixa altitude. Scientia Forestalis, 50, 1-13. doi:10.18671/scifor.v50.07
NLM
Martello M, Alvares CA, Tavares TR, Fiorio PR, Otávio Camargo Campoe, Carneiro RL. Estimativa de altura de um teste clonal de Eucalyptus em diferentes idades utilizando imagens aéreas de baixa altitude [Internet]. Scientia Forestalis. 2022 ; 50 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.18671/scifor.v50.07
Vancouver
Martello M, Alvares CA, Tavares TR, Fiorio PR, Otávio Camargo Campoe, Carneiro RL. Estimativa de altura de um teste clonal de Eucalyptus em diferentes idades utilizando imagens aéreas de baixa altitude [Internet]. Scientia Forestalis. 2022 ; 50 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.18671/scifor.v50.07
Artigo de periodico
Monitoring Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) Infestation in Soybean by Proximal Sensing (2021)
Barros, Pedro P. S; Schutze, Inana Xavier ; Iost Filho, Fernando Henrique ; Yamamoto, Pedro Takao ; Fiorio, Peterson Ricardo ; Demattê, Jose Alexandre Melo
Source: Insects. Unidade: ESALQ
Subjects: AMOSTRAGEM, MOSCA-BRANCA, MONITORAMENTO, SENSOR, SOJA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARROS, Pedro P. S et al. Monitoring Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) Infestation in Soybean by Proximal Sensing. Insects, v. 12, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/insects12010047. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Barros, P. P. S., Schutze, I. X., Iost Filho, F. H., Yamamoto, P. T., Fiorio, P. R., & Demattê, J. A. M. (2021). Monitoring Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) Infestation in Soybean by Proximal Sensing. Insects, 12, 1-12. doi:10.3390/insects12010047
NLM
Barros PPS, Schutze IX, Iost Filho FH, Yamamoto PT, Fiorio PR, Demattê JAM. Monitoring Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) Infestation in Soybean by Proximal Sensing [Internet]. Insects. 2021 ; 12 1-12.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/insects12010047
Vancouver
Barros PPS, Schutze IX, Iost Filho FH, Yamamoto PT, Fiorio PR, Demattê JAM. Monitoring Bemisia tabaci (Gennadius) (Hemiptera: Aleyrodidae) Infestation in Soybean by Proximal Sensing [Internet]. Insects. 2021 ; 12 1-12.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/insects12010047
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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
Artigo de periodico
Impacto ambiental da expansão na microbacia hidrográfica Itaperu/Itapocu (2021)
Fiorio, Peterson Ricardo ; Batagin, Bruna; Nakai, Érica Silva
Source: Energia na Agricultura. Unidades: ESALQ, CENA
Subjects: GESTÃO AMBIENTAL, IMPACTOS AMBIENTAIS, BACIA HIDROGRÁFICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FIORIO, Peterson Ricardo e BATAGIN, Bruna e NAKAI, Érica Silva. Impacto ambiental da expansão na microbacia hidrográfica Itaperu/Itapocu. Energia na Agricultura, v. 36, n. 1, p. 86-96, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.17224/EnergAgric.2021v36n1p86-96. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Fiorio, P. R., Batagin, B., & Nakai, É. S. (2021). Impacto ambiental da expansão na microbacia hidrográfica Itaperu/Itapocu. Energia na Agricultura, 36( 1), 86-96. doi:10.17224/EnergAgric.2021v36n1p86-96
NLM
Fiorio PR, Batagin B, Nakai ÉS. Impacto ambiental da expansão na microbacia hidrográfica Itaperu/Itapocu [Internet]. Energia na Agricultura. 2021 ; 36( 1): 86-96.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.17224/EnergAgric.2021v36n1p86-96
Vancouver
Fiorio PR, Batagin B, Nakai ÉS. Impacto ambiental da expansão na microbacia hidrográfica Itaperu/Itapocu [Internet]. Energia na Agricultura. 2021 ; 36( 1): 86-96.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.17224/EnergAgric.2021v36n1p86-96

USP Schools

ReP

Filtros

Departament

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects

Source title

Conference titles

Countries/Territories

Funding Agencies

Non normalized affiliation

Countries of institutions of collaboration