Mário Manuel de Miranda Furtado Campos Cunha


AuthID: R-000-CYC

Publicações Confirmadas: 139



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TÍTULO: Remote sensing for estimating and mapping single and basal crop coefficientes: A review on spectral vegetation indices approaches  Full Text
AUTORES: Pocas, I; Calera, A; Campos, I; Cunha, M ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: AGRICULTURAL WATER MANAGEMENT, VOLUME: 233
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 98
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TÍTULO: Toward a generalized predictive model of grapevine water status in Douro region from hyperspectral data  Full Text
AUTORES: Pocas, I; Tosin, R ; Goncalves, I; Cunha, M ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: AGRICULTURAL AND FOREST METEOROLOGY, VOLUME: 280
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 22
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TÍTULO: A semi-automatic approach to derive land cover classification in soil loss models
AUTORES: Duarte, L ; Teodoro, A ; Cunha, M ;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: SPIE Conference on Earth Resources and Environmental Remote Sensing/GIS Applications X held at SPIE Remote Sensing Conference in EARTH RESOURCES AND ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING/GIS APPLICATIONS X, VOLUME: 11156
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 1
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TÍTULO: Agricultural drought monitoring based on soil moisture derived from the optical trapezoid model in Mozambique
AUTORES: Sosdito Mananze; Isabel Pocas ; Mario Cunha ;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING, VOLUME: 13, NÚMERO: 2
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 26
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TÍTULO: Development of an image-based system to assess agricultural fertilizer spreader pattern  Full Text
AUTORES: Andre R S Marcal ; Mario Cunha ;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, VOLUME: 162
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef: 10
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TÍTULO: Estimation of Vineyard Productivity Map Considering a Cost-Effective LIDAR-Based Sensor
AUTORES: Moura, P ; Ribeiro, D; dos Santos, FN ; Gomes, A. ; Baptista, R ; Cunha, M ;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: 19th EPIA Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2019 in PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, EPIA 2019, PT I, VOLUME: 11804
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 1
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TÍTULO: Machine Learning predictive model of grapevine yield based on agroclimatic patterns
AUTORES: Sirsat, MS; Mendes Moreira, J ; Ferreira, C ; Cunha, M ;
PUBLICAÇÃO: 2019, FONTE: Engineering in Agriculture, Environment and Food, VOLUME: 12, NÚMERO: 4
INDEXADO EM: Scopus CrossRef: 23
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