Model for soybean production forecast based on prevailing physical conditions

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Format du dépôt	Notice
Type de dépôt	Article dans une revue
Titre	en Model for soybean production forecast based on prevailing physical conditions
Auteur(s)	Anibal Gusso ¹ , Damien Arvor ² , Jorge Ricardo Ducati ¹ 1 UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul [Porto Alegre] ( 302610 ) - Av. Paulo Gama, 110 - Bairro Farroupilha - Porto Alegre - Rio Grande do Sul - Brésil 2 LETG - Rennes - Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique ( 3177 ) - Maison de la Recherche Place du Recteur Henri Le Moal 35043 RENNES CEDEX - France Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique UMR 6554 ( 14266 ) ; Université de Caen Normandie ( 7127 ) ; Normandie Université ( 455934 ) ; Université d'Angers ( 74911 ) ; École Pratique des Hautes Études ( 110691 ) ; Université Paris Sciences et Lettres ( 564132 ) ; Université de Brest ( 300314 ) ; Université de Rennes 2 ( 406201 ) ; Centre National de la Recherche Scientifique UMR 6554 ( 441569 ) ; Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes ( 530572 ) ; Université de Nantes 93263 ( 93263 )
Langue du document	Anglais
Nom de la revue	Pesquisa Agropecuária Brasileira (ISSN : 0100-204X, ISSN électronique : 1678-3921) EMBRAPA Publié par EMBRAPA http://www.scielo.br/scielo.php?pid=0100-204X&script=sci_serial
Vulgarisation	Non
Comité de lecture	Oui
Audience	Internationale
Date de publication	2017-02-01
Volume	52
Numéro	2
Domaine(s)	Sciences de l'Homme et Société/Géographie
Mots-clés	en agriculture, EVI, Modis, remote sensing, satellite
DOI	10.1590/s0100-204x2017000200003

Damien ARVOR : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://shs.hal.science/halshs-01518628

Soumis le : vendredi 5 mai 2017 à 09:54:54

Dernière modification le : vendredi 19 avril 2024 à 16:18:56

Dates et versions

halshs-01518628, version 1 (05-05-2017)

Identifiants

HAL Id : halshs-01518628 , version 1
DOI : 10.1590/s0100-204x2017000200003

Citer

Anibal Gusso, Damien Arvor, Jorge Ricardo Ducati. Model for soybean production forecast based on prevailing physical conditions. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2017, 52 (2), ⟨10.1590/s0100-204x2017000200003⟩. ⟨halshs-01518628⟩

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Dernière date de mise à jour le 13/04/2024

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