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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1161056
Título: | Improving coffee yield interpolation in the presence of outliers using multivariate geostatistics and satellite data. |
Autor: | SILVA, C. de O. F.![]() ![]() GREGO, C. R. ![]() ![]() MANZIONE, R. L. ![]() ![]() OLIVEIRA, S. R. de M. ![]() ![]() |
Afiliación: | CÉSAR 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. |
Año: | 2024 |
Referencia: | AgriEngineering, v. 6, n. 1, p. 81-94, Mar. 2024. |
Descripción: | the 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. |
Thesagro: | Café Coffea Arábica Agricultura de Precisão Sensoriamento Remoto |
NAL Thesaurus: | Precision agriculture Remote sensing Geostatistics |
Palabras clave: | Cokrigagem Variograma Agricultura digital Dados de satélite Geoestatística Coffee yield Cokriging Variogram Digital agriculture |
ISSN: | 2624-7402 |
DOI: | https://doi.org/10.3390/agriengineering6010006 |
Tipo de Material: | Artigo de periódico |
Acceso: | openAccess |
Aparece en las colecciones: | Artigo em periódico indexado (CNPTIA)![]() ![]() |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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AP-Improving-coffee-2024.pdf | 3.83 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |