SOYBEAN YIELD MONITORING FROM REMOTE SENSORS

This work seeks to generate models that allow forecasting pre-harvest soybean crop yield. The impact of meteorological factors on the variability of Conversion Efficiency (CE) will be explored. The contribution of Absorbed Photosynthetically Active Radiation Absorbed (APAR) and CE in the prediction...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Calabrese, L., Oesterheld, M., Piñeiro, G.
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Faculta de Ciencias Agropecuarias. Secretaría de Ciencia y Tecnología. 2024
Materias:
absorbed radiation
remote sensing
soybean crops
conversion efficiency
radiación absorbida
sensores remotos
cultivos de soja
eficiencia de conversión
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/nexoagro/article/view/45177
Aporte de:
Nexo agropecuario de Universidad Nacional de Córdoba
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spelling I10-R308-article-451772024-08-14T18:53:29Z SOYBEAN YIELD MONITORING FROM REMOTE SENSORS MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE SOJA A PARTIR DE SENSORES REMOTOS Calabrese, L. Oesterheld, M. Piñeiro, G. absorbed radiation remote sensing soybean crops conversion efficiency radiación absorbida sensores remotos cultivos de soja eficiencia de conversión This work seeks to generate models that allow forecasting pre-harvest soybean crop yield. The impact of meteorological factors on the variability of Conversion Efficiency (CE) will be explored. The contribution of Absorbed Photosynthetically Active Radiation Absorbed (APAR) and CE in the prediction of these models will be analyzed, and how phenology influences this process. In addition, the pre-harvest prediction capacity and scope of these models will be evaluated. Este trabajo busca generar modelos que permitan pronosticar el rendimiento del cultivo de soja previo a la cosecha. Se explorará el impacto de factores meteorológicos en la variabilidad de la Eficiencia de Conversión (EC). Se analizará el aporte de la Radiación Fotosintéticamente Activa Absorbida (APAR) y la EC en la predicción de estos modelos, y cómo influye la fenología en dicho proceso. Además, se evaluará la capacidad y alcance de pronóstico de estos modelos antes de la cosecha. Faculta de Ciencias Agropecuarias. Secretaría de Ciencia y Tecnología. 2024-05-28 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unc.edu.ar/index.php/nexoagro/article/view/45177 Nexo agropecuario; Núm. Edición Especial (2024): "12° Jornada de Intercambio Público-Privado (JIAPP)"; 35-44 2346-917X 2346-9110 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/nexoagro/article/view/45177/45164 Derechos de autor 2024 L. Calabrese, M. Oesterheld, G. Piñeiro https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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