Data/hora: 11/06/2024 05:37:44

Biblioteca(s): | Embrapa Meio-Norte.
Data corrente: | 19/05/2022
Data da última atualização: | 19/05/2022
Autoria: | ANDRADE JUNIOR, A. S. de; SILVA, S. P. da; SETUBAL, I. S.; SOUZA, H. A. de; VIEIRA, P. F. de M. J.; CASARI, R. A. das C. N.
Afiliação: | ADERSON SOARES DE ANDRADE JUNIOR, CPAMN; SILVESTRE P. DA SILVA, UFPI; INGRID S. SETUBAL, UFPI; HENRIQUE ANTUNES DE SOUZA, CPAMN; PAULO FERNANDO DE MELO JORGE VIEIRA, CPAMN; RAPHAEL A. DAS C. N. CASARI, CNPAE.
Título: | Predicting soybean grain yield using aerial drone images.
Ano de publicação: | 2022
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 26, n. 6, p. 466-476, 2022.
Idioma: | Português
Conteúdo: | This study aimed to evaluate the ability of vegetation indices (VIs) obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) images to estimate soybean grain yield under soil and climate conditions in the Teresina microregion, Piaui state (PI), Brazil. Soybean cv. BRS-8980 was evaluated in stage R5 and submitted to two water regimes (WR) (100 and 50% of crop evapotranspiration - ETc) and two N levels (with and without N supplementation).
Palavras-Chave: | Aeronave remotamente pilotada; Autocorrelação; Índices de vegetação.
Thesagro: | Glycine Max.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143266/1/PredictingSoybeanGrainYieldRBEAA26.2022.pdf
Registro original: | Embrapa Meio-Norte (CPAMN)
Exemplares: | CPAMN - (33323-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS