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Remote Sensing Dynamics for Analyzing Nitrogen Impact on Rice Yield in Limited Environments

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Remote Sensing Dynamics for Analyzing Nitrogen Impact on Rice Yield in Limited Environments

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Fita-Silvestre, D.; San Bautista Primo, A.; Castiñeira-Ibáñez, S.; Franch, B.; Domingo Carrasco, C.; Rubio Michavila, C. (2024). Remote Sensing Dynamics for Analyzing Nitrogen Impact on Rice Yield in Limited Environments. Agriculture. 14(10). https://doi.org/10.3390/agriculture14101753

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/210294

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Título: Remote Sensing Dynamics for Analyzing Nitrogen Impact on Rice Yield in Limited Environments
Autor: Fita-Silvestre, David San Bautista Primo, Alberto Castiñeira-Ibáñez, Sergio Franch, Belén Domingo Carrasco, Concha Rubio Michavila, Constanza
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Rice production remains highly dependent on nitrogen (N). There is no positive linear correlation between N concentration and yield in rice cultivation because an excess of N can unbalance the distribution of ...[+]
Palabras clave: Rice , Nitrogen , Remote sensing , Yield , Modelling , Sentinel-2
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Agriculture. (eissn: 2077-0472 )
DOI: 10.3390/agriculture14101753
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/agriculture14101753
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//CPP2021-008733//Sensores remotos para la obtención de información predictiva de la producción de cultivos cereales (PREDIC-PRO)/
...[+]
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//CPP2021-008733//Sensores remotos para la obtención de información predictiva de la producción de cultivos cereales (PREDIC-PRO)/
info:eu-repo/grantAgreement/AGENCIA VALENCIANA DE LA INNOVACION//INNEST%2F2022%2F361//AGRICULTURA DE PRECISIÓN EN EL CULTIVO DEL ARROZ: DETECCIÓN PRECOZ DE SÍNTOMAS DE PYRICULARIA ORYZAE Y DETERMINACIÓN DE LA DOSIS (DETECTORYZA)/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//CIACIF%2F2021%2F143//APLICACIÓN Y USO DE SENSORES REMOTOS PARA LA MODELIZACIÓN Y ANÁLISIS DE LA RESPUESTA PRODUCTIVA EN EL CULTIVO DEL ARROZ/
info:eu-repo/grantAgreement/AVI//INNEST%2F2022%2F319/
info:eu-repo/grantAgreement/AVI//INNEST%2F2022%2F227/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//SCPP2100C008733XVD/
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Agradecimientos:
This research has been funded by the PREDIC-PRO project SCPP2100C008733XVD, of the State Research Agency of the Ministry of Science, Innovation and Universities, and ACIF Generalitat Valenciana, European Union (European ...[+]
Tipo: Artículo

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