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Strategy for Monitoring the Blast Incidence in Crops of Bomba Rice Variety Using Remote Sensing Data

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Strategy for Monitoring the Blast Incidence in Crops of Bomba Rice Variety Using Remote Sensing Data

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Agenjos-Moreno, A.; Rubio Michavila, C.; Uris Martínez, A.; Simeon-Brocal, R.; Franch-Gras, B.; Domingo Carrasco, C.; San Bautista Primo, A. (2024). Strategy for Monitoring the Blast Incidence in Crops of Bomba Rice Variety Using Remote Sensing Data. Agriculture. 14(8). https://doi.org/10.3390/agriculture14081385

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/210324

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Título: Strategy for Monitoring the Blast Incidence in Crops of Bomba Rice Variety Using Remote Sensing Data
Autor: Agenjos-Moreno, Alba Rubio Michavila, Constanza Uris Martínez, Antonio Simeon-Brocal, Ruben Franch-Gras, Belén Domingo Carrasco, Concha San Bautista Primo, Alberto
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y del Medio Natural - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Agronòmica i del Medi Natural
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] In this paper, we investigated the monitoring and characterization of the pest Magnaporthe oryzae, known as rice blast, in the Bomba rice variety at the Albufera Natural Park, located in Valencia, Spain during the ...[+]
Palabras clave: Rice , Magnaporthe oryzae , Remote sensing , Vegetative indices
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Agriculture. (eissn: 2077-0472 )
DOI: 10.3390/agriculture14081385
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/agriculture14081385
Código del Proyecto:
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/AVI//INNEST%2F2022%2F227/
info:eu-repo/grantAgreement/AVI//INNEST%2F2022%2F319/
Agradecimientos:
This research has been funded by the DETECTORYZA project INNEST/2022/227, INNEST/2022/319 and INNEST/2022/361 Regional Operational Programme, FEDER Comunitat Valenciana de la Innovacio, Generalitat Valenciana.
Tipo: Artículo

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