The Transferability of Spectral Grain Yield Prediction in Wheat Breeding across Years and Trial Locations

Publikationsart: Zeitschriftenbeiträge (peer-reviewed)
Titel: The Transferability of Spectral Grain Yield Prediction in Wheat Breeding across Years and Trial Locations
Medien: Sensors
DOI: 10.3390/s23084177
Heft: 8
Band: 23
Artikelnummer: 4177
Autoren: Lukas Prey , Ludwig Ramgraber, Johannes Seidl-Schulz, Dr. Anja Hanemann, Prof. Dr. Patrick Noack
Seiten: 1-15
Veröffentlichungsdatum: 21.04.2023
Projekttitel: Entwicklung einer automatisierten Lösung für die drohnengestützte Bonitur von Feldversuchen (AutoDGB)
Zitation: Prey, L.; Ramgraber, L.; Seidl-Schulz, J.; Hanemann, A.; Noack, P. (2023): The Transferability of Spectral Grain Yield Prediction in Wheat Breeding across Years and Trial Locations. Sensors 23, 4177 (8), S. 1-15. DOI: 10.3390/s23084177