| Registro completo |
| Provedor de dados: |
Repositório Alice
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| País: |
Brazil
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| Título: |
Predicting soybean grain yield using aerial drone images.
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| Autores: |
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.
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| Data: |
2022-05-19
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| Ano: |
2022
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| Palavras-chave: |
Aeronave remotamente pilotada
Índices de vegetação
Autocorrelação
Glycine Max
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| Resumo: |
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).
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| Tipo: |
Artigo de periódico
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| Idioma: |
Português
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| Identificador: |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 26, n. 6, p. 466-476, 2022.
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1143266
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| Direitos: |
openAccess
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