Data/hora: 03/06/2024 10:16:11

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	05/04/2023	
Data da última atualização: 	05/04/2023	
Autoria: 	VASCONCELOS, J. C. S.; SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CHRISTOFOLETTI, D.; SEVERINO, F. J.; CANÇADO, G. M. de A.	
Afiliação: 	JULIO CEZAR SOUZA VASCONCELOS, FUNDAÇÃO DE APOIO A PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; DANIEL CHRISTOFOLETTI, COOPERATIVA DOS PLANTADORES DE CANA DO ESTADO DE SÃO PAULO; FRANCISCO JOSÉ SEVERINO, COOPERATIVA DOS PLANTADORES DE CANA DO ESTADO DE SÃO PAULO; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA.	
Título: 	Development and validation of a model based on vegetation indices for the prediction of sugarcane yield.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	AgriEngineering, v. 5, n. 2, p. 698-719, June 2023.	
DOI: 	https://doi.org/10.3390/ agriengineering5020044	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	This study aimed to develop a predictive model for sugarcane production based on data extracted from aerial imagery obtained from drones or satellites, allowing the precise tracking of plant development in the field.	
Palavras-Chave: 	Agricultura digital; Digital agriculture; Distribuição gaussiana inversa; Inverse Gaussian distribution; Modelo preditivo; Remotely piloted aircraft systems; RPAS.	
Thesagro: 	Cana de Açúcar; Saccharum Officinarum.	
Thesaurus Nal: 	Models; Sugarcane; Vegetation index.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153006/1/AP-Development-validation-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21655-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS