1. UM-Brasil. Transformando nosso mundo: a agenda 2030 para o desenvolvimento sustentável (2016). Disponível em: https://brasil.un.org/pt-br/download/50190/91863. Acesso em 12 de novembro de 2021
2. de Oliveira, V.C., et al.: Tipificação da produção de grãos na Amazônia. Embrapa Territorial-Artigo em anais de congresso (ALICE). In: Congresso Interinstitucional De Iniciação Científica 12, 2018, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico (IAC) (2018)
3. Massruhá, S.M.F.S., de Andrade Leite, M.A.: Agro 4.0-rumo à agricultura digital. Embrapa Informática Agropecuária-Artigo em anais de congresso (ALICE). In: Magnoni Júnior, L., et al. (Org.). JC na Escola Ciência, Tecnologia e Sociedade: mobilizar o conhecimento para alimentar o Brasil, 2nd edn. Centro Paula Souza, São Paulo (2017)
4. Chlingaryan, A., Sukkarieh, S., Whelan, B.: Machine learning approaches for crop yield prediction and nitrogen status estimation in precision agriculture: a review. Comput. Electron. Agric. 151, 61–69 (2018)
5. Cassman, K.G.: Ecological intensification of cereal production systems: yield potential, soil quality, and precision agriculture. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 96, 5952–5959 (1999)