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Diretrizes Técnicas para Certificação Soja Baixo Carbono – Primeira Aproximação. Autoria: DEBIASI, H.; NOGUEIRA, M. A.; CARNEVALLI, R. A.; HIRAKURI, M. H.; RUFINO, C. F. G.; NEPOMUCENO, A. L. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Assessing the sensitive spectral bands for soybean water status monitoring and soil moisture prediction using leaf-based hyperspectral reflectance. Autoria: CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SIBALDELLI, R. N. R.; SUN, L.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Estimativa da produtividade de soja por bandas espectrais compatíveis com sensores em nível aéreo (drone) e orbital (satélite) e modelos machine learning. Autoria: CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; GONÇALVES, J. V. F.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Influência da fenologia e da disponibilidade hídrica na classificação espectral de cultivares de soja. Autoria: CRUSIOL, L. G. T.; SIBALDELLI, R. N. R.; NANNI, M. R.; GONÇALVES, J. V. F.; FURLANETTO, R. H.; GONCALVES, S. L.; FOLONI, J. S. S.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
LCS Program - Low Carbon Soybean: a new concept of sustainable soybean. 2. ed. Autoria: NEPOMUCENO, A. L.; BALBINOT JUNIOR, A. A.; RUFINO, C. F. G.; DEBIASI, H.; NOGUEIRA, M. A.; FRANCHINI, J. C.; ALVES, F. V.; MONTEIRO, R. A. C.; ALMEIDA, R. G. de; BUNGENSTAB, D. J.; AGNOL, V. F. D. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Respostas de genótipos de soja GMs para tolerância à seca. Autoria: NEUMAIER, N.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B.; FOLONI, J. S. S.; MORAES, L. A. C.; MERTZ-HENNING, L. M.; OLIVEIRA, M. C. N. de; GONCALVES, S. L. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Strategies for monitoring within-feld soybean yield using Sentinel-2 Vis-NIR-SWIR spectral bands and machine learning regression methods. Autoria: CRUSIOL, L. G. T.; SUN, L.; SIBALDELLI, R. N. R.; FELIPE JUNIOR, V.; FURLANETI, W. X.; CHEN, R.; SUN, Z.; WUYUN, D.; CHEN, Z.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; CEZAR, E.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
MicroRNAs expression profiles in early responses to different levels of water deficit in Setaria viridis. Autoria: DUARTE, K E. D.; BASSO, M. F.; OLIVEIRA, N. G. de; SILVA, J. C. F. da; GARCIA, B. de O.; DIAS, B. B. A.; CARDOSO, T. B.; NEPOMUCENO, A. L.; KOBAYASHI, A. K.; SANTIAGO, T. R.; SOUZA, W. R. de; MOLINARI, H. B. C. Water deficit is a major constraint for crops of economic importance in almost all agricultural regions. However, plants have an active defense system to adapt to these adverse conditions, acting in t... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Avaliação de cultivares de soja quanto à eficiência de transformação genética. Autoria: SILVA, L. M. da; SILVA, N. V. e; MENDONÇA, J. A.; NEPOMUCENO, A. L.; MERTZ-HENNING, L. M. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
Avaliação de construções gênicas de soja para tolerância à seca, sob diferentes níveis de restrição hídrica a campo. Autoria: NEUMAIER, N.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B.; FOLONI, J. S. S.; MORAES, L. A. C.; OLIVEIRA, M. C. N. de; GONCALVES, S. L. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022

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