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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSILVA, C. de O. F.
dc.contributor.authorGREGO, C. R.
dc.contributor.authorMANZIONE, R. L.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, S. R. de M.
dc.date.accessioned2024-01-19T11:33:36Z-
dc.date.available2024-01-19T11:33:36Z-
dc.date.created2024-01-19
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationAgriEngineering, v. 6, n. 1, p. 81-94, Mar. 2024.
dc.identifier.issn2624-7402
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1161056-
dc.descriptionthe objective of this study was to evaluate the use of remotely sensed data as auxiliary variables in the block cokriging (BCOK) modeling of coffee yield characterized by the presence of outliers.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectCokrigagem
dc.subjectVariograma
dc.subjectAgricultura digital
dc.subjectDados de satélite
dc.subjectGeoestatística
dc.subjectCoffee yield
dc.subjectCokriging
dc.subjectVariogram
dc.subjectDigital agriculture
dc.titleImproving coffee yield interpolation in the presence of outliers using multivariate geostatistics and satellite data.
dc.typeArtigo de periódico
dc.subject.thesagroCafé
dc.subject.thesagroCoffea Arábica
dc.subject.thesagroAgricultura de Precisão
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
dc.subject.nalthesaurusPrecision agriculture
dc.subject.nalthesaurusRemote sensing
dc.subject.nalthesaurusGeostatistics
riaa.ainfo.id1161056
riaa.ainfo.lastupdate2024-01-19
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.3390/agriengineering6010006
dc.contributor.institutionCÉSAR DE OLIVEIRA FERREIRA SILVA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; CELIA REGINA GREGO, CNPTIA; RODRIGO LILLA MANZIONE, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPTIA)

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