Data/hora: 03/06/2024 16:41:27

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Periódico Indexado	
Circulação/Nível: 	C - 0	
Data corrente: 	19/01/2024	
Data da última atualização: 	22/01/2024	
Autoria: 	SILVA, C. de O. F.; GREGO, C. R.; MANZIONE, R. L.; OLIVEIRA, S. R. de M.	
Afiliação: 	CÉSAR DE OLIVEIRA FERREIRA SILVA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; CELIA REGINA GREGO, CNPTIA; RODRIGO LILLA MANZIONE, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.	
Título: 	Improving coffee yield interpolation in the presence of outliers using multivariate geostatistics and satellite data.	
Ano de publicação: 	2024	
Fonte/Imprenta: 	AgriEngineering, v. 6, n. 1, p. 81-94, Mar. 2024.	
ISSN: 	2624-7402	
DOI: 	https://doi.org/10.3390/agriengineering6010006	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	the objective of this study was to evaluate the use of remotely sensed data as auxiliary variables in the block cokriging (BCOK) modeling of coffee yield characterized by the presence of outliers.	
Palavras-Chave: 	Agricultura digital; Coffee yield; Cokrigagem; Cokriging; Dados de satélite; Digital agriculture; Geoestatística; Variogram; Variograma.	
Thesagro: 	Agricultura de Precisão; Café; Coffea Arábica; Sensoriamento Remoto.	
Thesaurus Nal: 	Geostatistics; Precision agriculture; Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/260840/1/AP-Improving-coffee-2024.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21971-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS