Título:	Predicting soybean grain yield using aerial drone images.
Autoria:	ANDRADE JUNIOR, A. S. de SILVA, S. P. da SETUBAL, I. S. SOUZA, H. A. de VIEIRA, P. F. de M. J. CASARI, R. A. das C. N.
Afiliação:	ADERSON SOARES DE ANDRADE JUNIOR, CPAMN; SILVESTRE P. DA SILVA, UFPI; INGRID S. SETUBAL, UFPI; HENRIQUE ANTUNES DE SOUZA, CPAMN; PAULO FERNANDO DE MELO JORGE VIEIRA, CPAMN; RAPHAEL A. DAS C. N. CASARI, CNPAE.
Ano de publicação:	2022
Referência:	Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 26, n. 6, p. 466-476, 2022.
Conteúdo:	This study aimed to evaluate the ability of vegetation indices (VIs) obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) images to estimate soybean grain yield under soil and climate conditions in the Teresina microregion, Piaui state (PI), Brazil. Soybean cv. BRS-8980 was evaluated in stage R5 and submitted to two water regimes (WR) (100 and 50% of crop evapotranspiration - ETc) and two N levels (with and without N supplementation).
Thesagro:	Glycine Max
Palavras-chave:	Aeronave remotamente pilotada Índices de vegetação Autocorrelação
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CPAMN)