Predicting soybean grain yield using aerial drone images.
Predicting soybean grain yield using aerial drone images.
Autoria: 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.
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).
Ano de publicação: 2022
Tipo de publicação: Artigo de periódico
Unidade: Embrapa Meio-Norte
Palavras-chave: Aeronave remotamente pilotada, Autocorrelação, Glycine Max, Índices de vegetação
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