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Ano de publicaçãoTítuloAutor(es)
2023Avaliação espectral de plantas de soja com encarquilhamento foliar por meio de câmera multiespectral acoplada a drone.NEUMAIER, N.; CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; SILVA, B. M.; MARIN, D. R.; NANNI, M. R.; NOGUEIRA, M. A.; CASTRO, C. de; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; FARIAS, J. R. B.
2023Proposta de incorporação dos impactos dos níveis de manejo sobre o risco estimado pelo ZARC soja (ZARC soja-NM).FARIAS, J. R. B.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; DEBIASI, H.; FRANCHINI, J. C.; SIBALDELLI, R. N. R.; CRUSIOL, L. G. T.; GONCALVES, S. L.
2023Estimativa da produtividade de soja por bandas espectrais compatíveis com sensores em nível aéreo (drone) e orbital (satélite) e modelos machine learning.CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; GONÇALVES, J. V. F.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B.
2023Zoneamento agrícola de risco climático da soja para seis classes de água disponível no solo (ZARC SOJA - 06 ADS).FARIAS, J. R. B.; MONTEIRO, J. E. B. de A.; VICTORIA, D. de C.; SIBALDELLI, R. N. R.; CRUSIOL, L. G. T.; GONCALVES, S. L.
2023Influência da fenologia e da disponibilidade hídrica na classificação espectral de cultivares de soja.CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; GONÇALVES, J. V. F.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B.
2023Encarquilhamento foliar em soja - dados preliminares para a caracterização fisiológica.NEUMAIER, N.; CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; MARIN, D. R.; SILVA, B. M.; NOGUEIRA, M. A.; CASTRO, C. de; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; FARIAS, J. R. B.
2023Comparação entre índices de vegetação RGB e NDVI obtidos por câmera multiespectral acoplada a VANT na avaliação da condição hídrica da cultura da soja.SILVA, B. M. da; CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; FARIAS, J. R. B.
2023Assessing the sensitive spectral bands for soybean water status monitoring and soil moisture prediction using leaf-based hyperspectral reflectance.CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; SUN, L.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B.
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