| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
|
Data corrente: |
19/05/2022 |
|
Data da última atualização: |
19/05/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
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: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143266/1/PredictingSoybeanGrainYieldRBEAA26.2022.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01151naa a2200229 a 4500
001 2143266
005 2022-05-19
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aANDRADE JUNIOR, A. S. de
245 $aPredicting soybean grain yield using aerial drone images.$h[electronic resource]
260 $c2022
520 $aThis 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).
650 $aGlycine Max
653 $aAeronave remotamente pilotada
653 $aAutocorrelação
653 $aÍndices de vegetação
700 1 $aSILVA, S. P. da
700 1 $aSETUBAL, I. S.
700 1 $aSOUZA, H. A. de
700 1 $aVIEIRA, P. F. de M. J.
700 1 $aCASARI, R. A. das C. N.
773 $tRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental$gv. 26, n. 6, p. 466-476, 2022.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
| Registros recuperados : 1 | |
| 1. |  | 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. Predicting soybean grain yield using aerial drone images. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 26, n. 6, p. 466-476, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
|    |
| Registros recuperados : 1 | |
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
