Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MOLIN, JOSE PAULO - ESALQ ; MALDANER, LEONARDO FELIPE - ESALQ ; SILVA, EUDOCIO RAFAEL OTAVIO DA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1007/s12355-023-01334-4
- Subjects: AEROFOTOGRAMETRIA; AERONAVES NÃO TRIPULADAS; AGRICULTURA DE PRECISÃO; CANA-DE-AÇÚCAR; DENSIDADE POPULACIONAL; ESPAÇAMENTO; VARIABILIDADE ESPACIAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Sugar Tech
- ISSN: 0972-1525
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 26, n. 1, p. 194–206, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MALDANER, Leonardo Felipe e MOLIN, José Paulo e SILVA, Eudocio Rafael Otavio da. Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield. Sugar Tech, v. 26, n. 1, p. 194–206, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01334-4. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Maldaner, L. F., Molin, J. P., & Silva, E. R. O. da. (2024). Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield. Sugar Tech, 26( 1), 194–206. doi:10.1007/s12355-023-01334-4 -
NLM
Maldaner LF, Molin JP, Silva ERO da. Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 26( 1): 194–206.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01334-4 -
Vancouver
Maldaner LF, Molin JP, Silva ERO da. Spatial–temporal analysis to investigate the influence of in-row plant spacing on the sugarcane yield [Internet]. Sugar Tech. 2024 ; 26( 1): 194–206.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12355-023-01334-4 - Methodology to filter out outliers in high spatial density data to improve maps reliability
- Sensor fusion with NARX neural network to predict the mass flow in a sugarcane harvester
- Carrot yield mapping: a precision agriculture approach based on machine learning
- Soil attributes mapping with online near-infrared spectroscopy requires spatio-temporal local calibrations
- Sugarcane Yield Mapping Using High-Resolution Imagery Data and Machine Learning Technique
- Predicting the sugarcane yield in real-time by harvester engine parameters and machine learning approaches
- Sugarcane plant detection and mapping for site-specific management
- Processamento de dados de monitores de produtividade de cana-de-açúcar
- A system for plant detection using sensor fusion approach based on machine learning model
- 3D data processing to characterize the spatial variability of sugarcane fields
Informações sobre o DOI: 10.1007/s12355-023-01334-4 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 | 3163468-Spatial–tempora... |
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