Título:	Utilização de índices de vegetação espectrais na predição da produtividade em cana-de-açúcar.
Autoria:	CHRISTOFOLETTI, D. VASCONCELOS, J. C. S. BARBOSA, L. A. F. SPERANZA, E. A. ANTUNES, J. F. G. CANÇADO, G. M. de A.
Afiliação:	DANIEL CHRISTOFOLETTI; JULIO CEZAR SOUZA VASCONCELOS; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2022
Referência:	In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA AGRICULTURA DIGITAL, 1., 2022, Campinas. Resumos... Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022.
Páginas:	p. 38.
Conteúdo:	O objetivo deste estudo foi verificar o efeito das variáveis preditoras do tipo índices de vegetação espectrais Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), calculados a partir de imagens de drones, sobre a variável de interesse (variável resposta) que no caso foi a produtividade final da lavoura de cana-de-açúcar.
Thesagro:	Saccharum Officinarum Cana de Açúcar
NAL Thesaurus:	Sugarcane Normalized difference vegetation index
Palavras-chave:	Modelos preditivos Modelagem não paramétrica Índice de vegetação por diferença normalizada Índice resistente à atmosfera na região visível Predictive models Non-parametric modeling Atmosphere resistant index in the visible region
Série:	(Embrapa Agricultura Digital. Eventos técnicos & científicos, 1).
Tipo do material:	Resumo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Resumo em anais de congresso (CNPTIA)