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| Registros recuperados : 120 | |
| 81. |  | CARDINALI, M. C. B.; VENÂNCIO, A. L.; KUBOTA, T. M. K.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTINS, P. K.; FREITAS-ASTÚA, J. Evaluation of early diagnosis of citrus greening using laser-induced fluorescence spectroscopy. Citrus research & technology, Cordeirópolis, v. 31, suplemento, p. 108, 2010. Proceedings of the 18 conference international organization citrus virologists, 2010, Campinas. 1CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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| 84. | | SILVA, R. M.; MILORI, D. M. B. P.; SANTOS, C. H.; FERREIRA, E. J.; BRUNELLI, P. A.; FERREIRA, E. C.; KRUG, F. J.; MARTIN-NETO, L. Determinação de carbono total em amostras intactas de solo não irrigadas e irrigadas com águas residuárias utilizando espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser (LIBS). In: ENCONTRO BRASILEIRO DE SUBSTÂNCIAS HÚMICAS - EBSH, 7., 2007, Florianópolis, SC. As substâncias húmicas podem ajudar a salvar o planeta terra? Livro de resumos... Florianópolis: EBSH, 2007. p. 46| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 85. | | FERREIRA, E. C.; SANTOS, L. M.; FERREIRA, E. J.; ORSINI, D.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN NETO, L.; NOGUEIRA, A. R. de A. Determinação direta e simultânea de nutrientes, contaminantes e carbono em amostras de solos utilizando espectrometria de plasma induzido por laser. In: JORNADA CIENTÍFICA-EMBRAPA SÃO CARLOS, 2009, São Carlos, SP. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 2009. Editado por Luiz Francisco Zafalon, Simone Cristina Méo Niciura. p. 55| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 86. | | FERREIRA, E. C.; SANTOS, L. M.; FERREIRA, E. J.; ORSINI, D.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN-NETO, L.; NOGUEIRA, A. R. Determinação direta e simultânea de nutrientes, contaminastes e carbono em amostras de solos utilizando espectrometria de plasma induzido por laser. In: JORNADA CIENTÍFICA-EMBRAPA SÃO CARLOS, 2009, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 2009. p. 55 (Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 90)| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 87. | | CARDINALI, M. C. B.; BOAS, P. R. V.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; BELLETE, B. S.; SILVA, M. F. G. F. da. Desempenho de técnicas fotônicas na diferenciação de coenças de citros. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 3., 2011, São Carlos. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 51. ( Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 104). Editado por: Luiz Francisco Zafalon; Patricia Tholon.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 88. | | TAMBASCO, D. D.; ALENCAR, M. M. de; FREITAS, A. R. de; COUTINHO, L. L.; TAMBASCO, A. J.; TAMBASCO, M. D.; FERREIRA, E. J.; REGITANO, L. C. de A. Distância genética multilocos entre parentais de bovinos. Genetics and Molecular Biology, Ribeirao Preto, v.21, n.3(supl), 1998. p.95. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 89. | | VENÂNCIO, A. L.; ZAGHI, A. F.; SOUZA, D. L. A. de; FUKUI, V. S.; FERREIRA, E. J.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN-NETO, L. Diferenciação de variedades de citros usando espectroscopia de fluorescência induzida por laser (FIL). In: ENCONTRO NACIONAL DE QUIMICA ANALITICA, 14., 2007, João Pessoa, PB. Resumos... [Rio de Janeiro : ENQA, 2007]. Não paginado. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 90. | | FERREIRA, E. C.; FERREIRA, E. J.; VILLAS-BOAS, P. R.; SENESI, G. S.; CARVALHO, C. M.; ROMANO, R. A.; MARTIN-NETO, L.; MILORI, D. M. B. P. Novel estimation of the humidification degree of soil organic matter by laser-induced breakdown spectroscopy. Spectrochimica Acta Part B, [S. l.], v. 99, p. 76-81, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 91. | | FERREIRA, Edilene C.; FERREIRA, E. J.; VILLAS-BOAS, P. R.; SENESI, Giorgio S.; CARVALHO, Camila M.; ROMANO, Renan A.; MARTIN NETO, L.; MILORI, D. M. B. P. Novel estimation of the humification degree of soil organic matter by laser-induced breakdown spectroscopy. Spectrochimica Acta Part B Atomic Spectroscopy, Oxfod, v. 99, p. 76-81, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 92. | | MILORI, D. M. B. P.; BOAS, P. R. V.; VEMÂNCIO, A. L.; FERREIRA, E. J.; MARTINS, P. K.; FREITAS-ASTUA, J.; BRESOLIN, J.; CARDINALI, M. C. B. Diagnóstico de Citrus Greening (HLB) utilizando espectroscopia de fluorescência induzida por laser (LIFS). In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 78-81.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 93. | | POLICASTRO, C. A.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; DELBEM, A. C. B.; MATTOSO, L. H. C.; MINATTI, E.; FERREIRA, E. J.; BORATO, C. E.; ZANUS, M. C. A Hybrid case based reasoning approach for wine classification. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS DESIGN AND APPLICATIONS, 7., 2007, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: UERJ: ISDA, 2007. p. 395-400.| Biblioteca(s): Embrapa Uva e Vinho. |
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| 94. | | BOAS, P. R. V.; ROMANO, R. A.; FRANCO, M. A. de M.; FERREIRA, E. C.; FERREIRA, E. J.; CRESTANA, S.; MILORI, D. M. B. P. Laser-induced breakdown spectroscopy to determine soil texture: a fast analytical technique. Geoderma, [S. l.], v. 263, p. 195-202, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 95. | | SEGNINI, A.; FERREIRA, E. C.; FERREIRA, E. J.; GUASTALI, M. D.; BERNARDI, A. C. de C.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN NETO, L. Influência da granulometria do solo na determinação de C utilizando analisador elementar. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 3., 2011, São Carlos. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 53. ( Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 104). Editado por: Luiz Francisco Zafalon; Patricia Tholon.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 96. | | RANULFI, A. C.; ROMANO, R. A.; MAGALHÃES, A. B.; FERREIRA, E. J.; VILLAS-BOAS, P. R.; MILORI, D. M. B. P. Nutritional evaluation of healthy and hlb infected citrus leaves through laser induced breakdown spectroscopy: a statistical aprroach. In: WORKSHOP SOBRE LASER EM QUÍMICA ANALÍTICA, 2., 2015, São Carlos. Livro de resumos... São Carlos: UFSCar; Embrapa Instrumentação, 2015. p. 28.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 98. | | FERREIRA, E. C.; ANZANO, J. M.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; LASHERAS, R. J.; BONILLA, B.; MONTULL, B.; CASAS, J.; MARTIN NETO, L. Otimização de parâmetros em LIBS para aplicação em análise de solos. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE QUÍMICA, 31., 2008, Águas de Lindóia, SP. Do Petróleo à biomassa: soluções para um mundo melhor? Anais... Águas de Lindóia: SBQ, 2008. não paginado. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 99. | | BERTUCCI NETO, V.; CONSOLIN FILHO, N.; MATTOSO, L. H. C.; VIEIRA, A. H.; PEPINO, R. F.; FERREIRA, E. J.; VIEIRA, H. H. Sensores à base de polímero condutor para a detecção de cianobactérias. In: WORKSHOP DA REDE DE NANOTECNOLOGIA APLICADA AO AGRONEGÓCIO, 5., 2009, São Carlos. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 2009. p. 64-66. Editado por Odílio Benedito Garrido de Assis; Wilson Tadeu Lopes da Silva; Luiz Henrique Capparelli Mattoso.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 100. | | TORRE NETO, A.; FERREIRA, E. J.; BASSOI, L. H.; VISOLI, M. C.; KLEINSCHMIDT, J.; COTRIM, J. R.; CINOTTI, T. S.; LIAKOS, V.; VELLIDIS, G. SWAMP-UGA multi-parameter and multi-depth soil probe. In: CONFERENCE OF OPEN INNOVATION ASSOCIATION FRUCT, 23., 2018, Bologna. 572-574| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| Registros recuperados : 120 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Instrumentação; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
21/05/2024 |
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Data da última atualização: |
10/06/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
C - 0 |
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Autoria: |
SIQUEIRA, D. A. B.; VAZ, C. M. P.; SILVA, F. S. da; FERREIRA, E. J.; SPERANZA, E. A.; FRANCHINI, J. C.; GALBIERI, R.; BELOT, J. L.; SOUZA, M. de; PERINA, F. J.; CHAGAS, S. das. |
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Afiliação: |
CENTRAL PAULISTA UNIVERSITY CENTER; CARLOS MANOEL PEDRO VAZ, CNPDIA; CENTRAL PAULISTA UNIVERSITY CENTER; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; JULIO CEZAR FRANCHINI DOS SANTOS, CNPSO; MATO GROSSO COTTON INSTITUTE; MATO GROSSO COTTON INSTITUTE; MATO GROSSO COTTON INSTITUTE; FABIANO JOSE PERINA, CNPA; AMAGGI GROUP. |
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Título: |
Estimating Cotton Yield in the Brazilian Cerrado Using Linear Regression Models from MODIS Vegetation Index Time Series. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
AgriEngineering, v. 6, 2024. |
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Páginas: |
947–961 |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/agriengineering6020054 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Satellite remote sensing data expedite crop yield estimation, offering valuable insights for farmers’ decision making. Recent forecasting methods, particularly those utilizing machine learning algorithms like Random Forest and Artificial Neural Networks, show promise. However, challenges such as validation performances, large volume of data, and the inherent complexity and inexplicability of these models hinder their widespread adoption. This paper presents a simpler approach, employing linear regression models fitted from vegetation indices (VIs) extracted from MODIS sensor data on the Terra and Aqua satellites. The aim is to forecast cotton yields in key areas of the Brazilian Cerrado. Using data from 281 commercial production plots, models were trained (167 plots) and tested (114 plots), relating seed cotton yield to nine commonly used VIs averaged over 15-day intervals. Among the evaluated VIs, Enhanced Vegetation Index (EVI) and Triangular Vegetation Index (TVI) exhibited the lowest root mean square errors (RMSE) and the highest etermination coefficients (R2 ). Optimal periods for in-season yield prediction fell between 90 and 105 to 135 and 150 days after sowing (DAS), corresponding to key phenological phases such as boll development, open boll, and fiber maturation, with the lowest RMSE of about 750 kg ha−1 and R 2 of 0.70. The best forecasts for early crop stages were provided by models at the peaks (maximum value of the VI time series) for EVI and TVI, which occurred around 80–90 DAS. The proposed approach makes the yield predictability more inferable along the crop time series just by providing sowing dates, contour maps, and their respective VIs. MenosAbstract: Satellite remote sensing data expedite crop yield estimation, offering valuable insights for farmers’ decision making. Recent forecasting methods, particularly those utilizing machine learning algorithms like Random Forest and Artificial Neural Networks, show promise. However, challenges such as validation performances, large volume of data, and the inherent complexity and inexplicability of these models hinder their widespread adoption. This paper presents a simpler approach, employing linear regression models fitted from vegetation indices (VIs) extracted from MODIS sensor data on the Terra and Aqua satellites. The aim is to forecast cotton yields in key areas of the Brazilian Cerrado. Using data from 281 commercial production plots, models were trained (167 plots) and tested (114 plots), relating seed cotton yield to nine commonly used VIs averaged over 15-day intervals. Among the evaluated VIs, Enhanced Vegetation Index (EVI) and Triangular Vegetation Index (TVI) exhibited the lowest root mean square errors (RMSE) and the highest etermination coefficients (R2 ). Optimal periods for in-season yield prediction fell between 90 and 105 to 135 and 150 days after sowing (DAS), corresponding to key phenological phases such as boll development, open boll, and fiber maturation, with the lowest RMSE of about 750 kg ha−1 and R 2 of 0.70. The best forecasts for early crop stages were provided by models at the peaks (maximum value of the VI time series) for EVI and TVI, whi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cotton production forecast; Índice de vegetação; Linear regression models; Modelos de regressão linear; Previsão de produção de algodão. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Brazil; Remote sensing; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1164361/1/P-Estimating-Cotton-Yield-in-the-Brazilian-Cerrado-Using-Linear.pdf
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Marc: |
LEADER 02846naa a2200373 a 4500
001 2164361
005 2024-06-10
008 2024 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.3390/agriengineering6020054$2DOI
100 1 $aSIQUEIRA, D. A. B.
245 $aEstimating Cotton Yield in the Brazilian Cerrado Using Linear Regression Models from MODIS Vegetation Index Time Series.$h[electronic resource]
260 $c2024
300 $a947–961
520 $aAbstract: Satellite remote sensing data expedite crop yield estimation, offering valuable insights for farmers’ decision making. Recent forecasting methods, particularly those utilizing machine learning algorithms like Random Forest and Artificial Neural Networks, show promise. However, challenges such as validation performances, large volume of data, and the inherent complexity and inexplicability of these models hinder their widespread adoption. This paper presents a simpler approach, employing linear regression models fitted from vegetation indices (VIs) extracted from MODIS sensor data on the Terra and Aqua satellites. The aim is to forecast cotton yields in key areas of the Brazilian Cerrado. Using data from 281 commercial production plots, models were trained (167 plots) and tested (114 plots), relating seed cotton yield to nine commonly used VIs averaged over 15-day intervals. Among the evaluated VIs, Enhanced Vegetation Index (EVI) and Triangular Vegetation Index (TVI) exhibited the lowest root mean square errors (RMSE) and the highest etermination coefficients (R2 ). Optimal periods for in-season yield prediction fell between 90 and 105 to 135 and 150 days after sowing (DAS), corresponding to key phenological phases such as boll development, open boll, and fiber maturation, with the lowest RMSE of about 750 kg ha−1 and R 2 of 0.70. The best forecasts for early crop stages were provided by models at the peaks (maximum value of the VI time series) for EVI and TVI, which occurred around 80–90 DAS. The proposed approach makes the yield predictability more inferable along the crop time series just by providing sowing dates, contour maps, and their respective VIs.
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700 1 $aPERINA, F. J.
700 1 $aCHAGAS, S. das
773 $tAgriEngineering$gv. 6, 2024.
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