Data/hora: 03/06/2024 12:09:02

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