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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, W. D.; PEREIRA, S. S. L.; PEREIRA, D. S.; COSTA, M. O. X. D. Um sistema baseado em machine learning para apoio à decisão no gerenciamento de produção apícola. Revista Brasileira de Agrotecnologia, v. 11, n. 1, p. 8-19, 2021.

Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental.

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1.Imagem marcado/desmarcadoFURLANETTO, R. H.; NANNI, M. R.; CRUSIOL, L. G. T.; OLIVEIRA JUNIOR, A. de. Índices de vegetação obtido por sensor hiperespectral terrestre na identificação da deficiência de potássio na cultura da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 8., 2018, Goiânia. Inovação, tecnologias digitais e sustentabilidade da soja: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 820-822.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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2.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; FRANCHINI, J. C.; FARIAS, J. R. B. Conceitos e definições de sensoriamento remoto para monitoramento da soja. Londrina: Embrapa Soja, 2024. 42 p. (Embrapa Soja. Documentos, 461).
Tipo: Documentos
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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3.Imagem marcado/desmarcadoFURLANETTO, R. H.; NANNI, M. R.; CRUSIOL, L. G. T.; SILVA, G. F. C.; OLIVEIRA JUNIOR, A. de. Potencial de utilização de sensores multiespectral e hiperespectral no estudo de diferentes alvos agrícolas. In: JORNADA ACADÊMICA DA EMBRAPA SOJA, 12., 2017, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2017. p. 146-154.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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4.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Sensoriamento remoto como suporte ao monitoramento do déficit hídrico na cultura da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 8., 2018, Goiânia. Inovação, tecnologias digitais e sustentabilidade da soja: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 299-301.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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5.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, 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.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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6.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, 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.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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7.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. NDVI e imagem termal obtidos por VANT aplicados ao monitoramento da condição hídrica da cultura da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 8., 2018, Goiânia. Inovação, tecnologias digitais e sustentabilidade da soja: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 296-298.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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8.Imagem marcado/desmarcadoGONÇALVES, J. V. F.; NANNI, M. R.; CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; FURLANETTO, R. H.; OLIVEIRA JUNIOR, A. de; CASTRO, C. de; OLIVEIRA, F. A. de. Estimativa do potássio foliar na cultura da soja por imagens aéreas multispectrais. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA, 39., 2024, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2024. resumo 45, p. 160-163. (Embrapa Soja. Eventos técnicos & científicos, 3). Organização da publicação: Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Claudine Dinali Santos Seixas. RPS 2024.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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9.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; GONÇALVES, J. V. F.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Estimativa da produtividade de soja por bandas espectrais compatíveis com sensores em nível aéreo (drone) e orbital (satélite) e modelos machine learning. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA, 38., 2023, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2023. (Embrapa Soja. Eventos técnicos & científicos, 1). Editado por Fernando Augusto Henning, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite. RPS 2023. p. 37-39.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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10.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SILVA, G. F. C.; SILVA, M. C.; SIBALDELLI, R. N. R.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Sensoriamento remoto aplicado ao monitoramento do déficit hídrico na cultura da soja. In: JORNADA ACADÊMICA DA EMBRAPA SOJA, 12., 2017, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2017. p. 119-127.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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11.Imagem marcado/desmarcadoNEUMAIER, N.; CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; SILVA, B. M.; MARIN, D. R.; NANNI, M. R.; NOGUEIRA, M. A.; CASTRO, C. de; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; FARIAS, J. R. B. Avaliação espectral de plantas de soja com encarquilhamento foliar por meio de câmera multiespectral acoplada a drone. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA, 38., 2023, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2023. (Embrapa Soja. Eventos técnicos & científicos, 1). Editado por Fernando Augusto Henning, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite. RPS 2023. p. 47-49.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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12.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, 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.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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13.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; CESAR, E.; SIBALDELLI, R. N. R.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Assinatura espectral de cultivares de soja submetidas a diferentes níveis de disponibilidade hídrica. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 8., 2018, Goiânia. Inovação, tecnologias digitais e sustentabilidade da soja: anais. Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 293-295.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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14.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, 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
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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15.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; GONÇALVES, J. V. F.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Influência da fenologia e da disponibilidade hídrica na classificação espectral de cultivares de soja. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA, 38., 2023, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2023. (Embrapa Soja. Eventos técnicos & científicos, 1). Editado por Fernando Augusto Henning, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite. RPS 2023. p. 40-42.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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16.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; SIBALDELLI, R. N. R.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Monitoramento da umidade do solo por meio da reflectância hiperespectral de folhas de 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 37. p. 54.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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17.Imagem marcado/desmarcadoBRAGA, P.; CRUSIOL, L. G. T.; CARANHATO, A. L. H.; FUHRMANN, M. B.; KOLTUN, A.; NANNI, M. R.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B.; GONÇALVES, L. S. A.; MERTZ-HENNING, L. M. A phenotyping tool for water status determination in soybean by vegetation indexes and NIR-SWIR spectral bands. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 10., 2019, Águas de Lindóia, SP. Pesquisa e inovação para o desenvolvimento da sociedade: [resumos]. [Piracicaba: SBMP], 2019. p. 74. 10º CBMP, 2019.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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18.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; CEZAR, E.; SIBALDELLI, R. N. R.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Obtenção de assinatura espectral de cultivares de soja. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA, 37., 2019, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2019. (Embrapa Soja. Documentos, 413). p. 25-27.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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19.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, 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.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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20.Imagem marcado/desmarcadoCRUSIOL, 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.
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