Data/hora: 04/06/2024 10:17:13

Biblioteca(s): 	Embrapa Soja.	
Data corrente: 	18/12/2020	
Data da última atualização: 	18/12/2020	
Autoria: 	BRAGA, P.; CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; CARANHATO, A. L. H.; FUHRMANN, M. B.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B.; KOLTUN, A.; GONÇALVES, L. S. A.; MERTZ-HENNING, L. M.	
Afiliação: 	P. Braga, Universidade Estadual de Londrina, UEL, Londrina, PR.; L. G. T. Crusiol, Universidade Estadual de Maringá (UEM), Maringá, PR.; M. R. Nanni, Universidade Estadual de Maringá (UEM), Maringá,PR.; A. L. H. Caranhato, Universidade Estadual de Londrina, UEL, Londrina, PR.; M. B. Fuhrmann, Universidade Estadual de Londrina, UEL, Londrina, PR.; ALEXANDRE LIMA NEPOMUCENO, CNPSO; NORMAN NEUMAIER, CNPSO; JOSE RENATO BOUCAS FARIAS, CNPSO; A. Koltun, niversidade Estadual de Maringá (UEM), Maringá, PR.; L. S. A. Gonçalves, Universidade Estadual de Londrina, UEL, Londrina, PR.; LILIANE MARCIA MERTZ HENNING, CNPSO.	
Título: 	Vegetation indices and NIR-SWIR spectral bandsas a phenotyping tool for water status determination in soybean	
Ano de publicação: 	2020	
Fonte/Imprenta: 	Precison agriculture, v. 1, 2020.	
Páginas: 	18 p.	
DOI: 	10.1007/s11119-020-09740-4	
Idioma: 	Inglês	
Palavras-Chave: 	Fenotipagem de alto rendimento; High-throughput phenotyping.	
Thesagro: 	Deficiência Hídrica; Glycine Max; Rendimento; Seca; Sensoriamento Remoto; Soja.	
Thesaurus Nal: 	Drought; Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	F Plantas e Produtos de Origem Vegetal	
Registro original: 	Embrapa Soja (CNPSO)	
Exemplares: 	CNPSO - (40042-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS