Inversión de RTM a través de ecuaciones predictivas para la recuperación de índice de área foliar de múltiples cultivos utilizando imágenes de Sentinel-2
Autores: Croci, Michele; Impollonia, Giorgio; Marcone, Andrea; Antonucci, Giulia; Letterio, Tommaso; Colauzzi, Michele; Vignudelli, Marco; Ventura, Francesca; Anconelli, Stefano; Amaducci, Stefano
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Inversión de RTM a través de ecuaciones predictivas para la recuperación de índice de área foliar de múltiples cultivos utilizando imágenes de Sentinel-2
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
índice de área foliar
Mapas de LAI
Prácticas agrícolas
Métodos de recuperación
Ecuaciones predictivas
Error cuadrático medio
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Los mapas de índice de área foliar (LAI) de alta resolución espacial en tiempo casi real permitirían a los productores monitorear la salud y el estado de crecimiento de los cultivos, mejorando prácticas agrícolas como la gestión de fertilizantes y agua.
Descripción
Los mapas de índice de área foliar (LAI) de alta resolución espacial en tiempo casi real permitirían a los productores monitorear la salud y el estado de crecimiento de los cultivos, mejorando prácticas agrícolas como la gestión de fertilizantes y agua.