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| Registros recuperados : 8 | |
| 1. |  | CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; SIBALDELLI, R. N. R.; SUN, L.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Early Modeling of the Upcoming Landsat Next Constellation for Soybean Yield Prediction Under Varying Levels of Water Availability. Remote Sensing, v. 16, 4184, 2024. 29 p.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 2. | | CRUSIOL, L. G. T.; SUN, L.; CHEN, R.; SUN, Z.; ZHANG, D.; CHEN, Z.; WUYUN, D.; NANNI, M. R.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B. Assessing the potential of using high spatial resolution daily NDVI-time-series from planet CubeSat images for crop monitoring. INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, v. 42, n. 18, p. 7114-7142, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 3. | | CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; CEZAR, E.; SUN, L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Classification of soybean genotypes assessed under different water availability and at different phenological stages using leaf-based hyperspectral reflectance. Remote Sensing, v. 13, n. 2, 172, 2021. 24 p| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 4. | | CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; SIBALDELLI, R. N. R.; FURLANETTO, R. H.; SUN, L.; SUN, Z.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Otimização do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) para monitoramento da produtividade da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 9., 2022, Foz do iguaçu, PR. Desafios para a produtividade sustentável no Mercosul: resumos. Brasília, DF: Embrapa, 2022. Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Adeney de Freitas Bueno, editores técnicos. resumo 36. p. 53.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 5. | | CRUSIOL, L. G. T.; SUN, L.; SIBALDELLI, R. N. R.; FELIPE JUNIOR, V.; FURLANETI, W. X.; CHEN, R.; SUN, Z.; WUYUN, D.; CHEN, Z.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; CEZAR, E.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B. Strategies for monitoring within-feld soybean yield using Sentinel-2 Vis-NIR-SWIR spectral bands and machine learning regression methods. Precision Agriculture, v. 23, p. 1093-1123, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 6. | | CRUSIOL, L. G. T.; BRAGA, P.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; CEZAR, E.; SUN, L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Using leaf-based hyperspectral reflectance for genotype classification within a soybean levels of water availability. International Journal of Remote Sensing, v. 42, n. 21, p. 8196-8215, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 7. | | CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; SUN, L.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Assessing the sensitive spectral bands for soybean water status monitoring and soil moisture prediction using leaf-based hyperspectral reflectance. Agricultural Water Management, v. 277, 108089, 2023. 17 p.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 8. | | CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; CEZAR, E.; SUN, L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Yield prediction in soybean crop grown under different levels of water availability using reflectance spectroscopy and partial least squares regression. Remote Sensing, v. 13, n. 977, 2021. 20 p.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| Registros recuperados : 8 | |
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| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
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