02 Mayo 2023 Agronomy Journal Vol. 115 No.2, Mar – Apr 2023 Crop Science Vol. 63. No. 2, Mar – Apr 2023 Soil Science Society American Journal Vol. 87 No. 2, Mar – Apr 2023 Phytopatology Vol. 113 No. 3, […]
17 mayo 23 XXXI ISSCT Congress 2023. Reports and abstracts of the Proceedings 20 – 23 February 2023. Hyderabad, India Tabla de contenido XII Congreso Técnicaña – 2022 12 – 16 Septiembre 2022. Cali, Colombia Tabla de contenido 43st Annual […]
16 May 2023 Vademécum de los biocombustibles Bogotá: Fedebiocombustibles, 2023 Tabla de contenido My presentations at sugar industry workshops & congress Mullapudi Narendranath Tabla de contenido Política de ética de la investigación bioética e integridad científica: Mesa de gobernanza. Mesa […]
Chapter 6. Smart Irrigation and Cultivation Recommendation System for Precision Agriculture Driven by IoT Kumari, N.M.J., Thirupathi Rao, N. & Bhattacharyya, D. In: Machine Intelligence, Big Data Analytics, and IoT in Image Processing: Practical Applications 2023 Vegetation indices as a […]
Tomado de: caracol.com.co En Al Campo hablamos con el director de Cenicaña sobre acciones para lograr cultivos más sostenibles. Un programa para lograr una producción de caña de azúcar en cultivos cada vez más sostenibles, tiene en marcha el Centro de […]
Sugarcane (Saccharum officinarum L.) under saline stress: Growth, productivity, technological quality, and industrial yield Florentino de Morais, J.E., et al Industrial crops and products |188| November 2022 Detection of White Leaf Disease in Sugarcane Using Machine Learning Techniques over UAV […]
Tomado de: www.ia-colombia.co Tractores que se conducen solos, satélites que controlan los cultivos, internet en medio de los cañaduzales son algunos de los avances que hoy ayudan a mejorar la productividad del campo colombiano. La industria de la caña de […]
A review of UAV platforms, sensors, and applications for monitoring of sugarcane crops Amarasingam, N., et al Environment |26| April 2022 Improving sugarcane production in saline soils with Machine Learning and the Internet of Things Gopikrishnan, S., Srivastava, G. & […]
Improving sugarcane growth simulation by integrating multi-source observation into a crop model Yu, D., Zha, Y., Shi, L., Ye, H. & Zhang, Y. European Journal of Agronomy |132|January 2022 Machine learning in the prediction of sugarcane production environments Mourao de […]
Avoiding burning practice and its consequences on the greenhouse gas emission in sugarcane areas southern Brazil Perillo, L.I., et al Environmental science and pollution research |August 2021 Estimativa da evapotranspiracao de referencia por diferentes métodos para o setor sucroenergetico da […]
EN 
ES
