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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Algodão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/06/2005 |
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Data da última atualização: |
10/07/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SAGRILO, E.; AZEVEDO, J. N. de; SOUSA, V. F. de; RAMOS, G. M.; BARBOSA, F. J. V.; ARAÚJO, R. O. da C.; SANTOS, J. A. dos; ARAÚJO, F. S. |
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Título: |
Consórcio de mandioca + feijão-caupi adaptado à agricultura familiar. |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
Teresina: Embrapa Meio-Norte, 2003. |
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Páginas: |
19 p. |
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Série: |
(Embrapa Meio-Norte. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 47). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este trabalho teve por objetivo promover uma melhor adequação do sistema de produção de mandioca + feijão-caupi à realidade de agricultores familiares, por meio da validação de sistemas de produção e agregação de valores aos produtos obtidos. O trabalho foi conduzido no período de 1999 a 2002, nas comunidades Boi Manso, em Regeneração (PI) e Buriti do Castelo, em São Félix do Piauí (PI), tendo-se, em cada localidade, instalado anualmente uma área de 1,0 ha no consórcio mandioca + feijão-caupi. O espaçamento utilizado para mandioca foi de 1,50 m entre fileiras e de 0,60 m entre plantas na fileira, com 11.111 covas.ha-1, e semeadas duas fileiras de feijão-caupi entre as duas fileiras de mandioca. O feijão-caupi foi colhido em maio, enquanto a mandioca foi colhida em julho, aos 18 meses de idade. As produtividades obtidas no sistema de consórcio conduzido na comunidade Boi Manso foram, em média, de 340,7 kg.ha-1, 15.460,5 kg.ha-1 e 4.380,0 kg.ha-1 de feijão-caupi, mandioca e farinha, respectivamente. Na comunidade Buriti do Castelo, as produtividades médias obtidas no sistema de cultivo consorciado foram de 529,0 kg.ha-1, 13.485,0 kg.ha-1 e 3.730,0 kg.ha-1 de feijão-caupi, mandioca e farinha, respectivamente. O modelo adotado resulta em melhoria do nível tecnológico e da qualidade de vida dos agricultores familiares. |
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Palavras-Chave: |
Cowpea; Cultivo consorciado; Cultivo cosorciado; Farinha de mandioca; Feijão caupi; Intercropped system; Mandioca + feijão-capi; Sistema de produção de mandioca e feijão caupi; Validação de tecnologia; Validação de tecnologias; Validation of technology. |
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Thesagro: |
Agricultura Familiar; Mandioca; Sistema de Produção. |
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Thesaurus Nal: |
cassava; cassava flour. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/126437/1/boletim-47-Consorcio-de-mandioca-e-feijao-caupi-adaptado-a-agricultura-familiar.pdf
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Marc: |
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653 $aValidação de tecnologias
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Acre. Para informações adicionais entre em contato com cpafac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
27/07/2021 |
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Data da última atualização: |
19/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
ALMEIDA, D. R. A. de; BROADBENT, E. N.; FERREIRA, M. P.; MELI, P.; ZAMBRANO, A. M. A.; GORGENS, E. B.; RESENDE, A. F.; ALMEIDA, C. T. de; AMARAL, C. R. do; CORTE, A. P. D.; SILVA, C. A.; ROMANELLI, J. P.; PRATA, G. A.; PAPA, D. de A.; STARK, S. C.; VALBUENA, R.; NELSON, B. W.; GUILLEMOT, J.; FÉRET, J. B.; CHAZDON, R.; BRANCALION, P. H. S. |
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Afiliação: |
DANILO ROBERTI ALVES DE ALMEIDA, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of São Paulo (USP/ESALQ) / University of Florida, Gainesville, FL, USA; EBEN NORTH BROADBENT, University of Florida, Gainesville, FL, USA; MATHEUS PINHEIRO FERREIRA, Military Institute of Engineering (IME); PAULA MELI, Universidad de La Frontera, Temuco, Chile; ANGELICA MARIA ALMEYDA ZAMBRANO, University of Florida, Gainesville, FL, USA; ERIC BASTOS GORGENS, Federal University of Jequitinhonha e Mucuri Valleys (UFVJM), Diamantina, Minas Gerais; ANGELICA FARIA RESENDE, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of São Paulo (USP/ESALQ); CATHERINE TORRES DE ALMEIDA, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of São Paulo (USP/ESALQ); CIBELE HUMMEL DO AMARAL, Federal University of Viçosa; ANA PAULA DALLA CORTE, Federal University of Parana; CARLOS ALBERTO SILVA, University of Florida / University of Maryland; JOÃO P. ROMANELLI, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of São Paulo (USP/ESALQ); GABRIEL ATTICCIATI PRATA, University of Florida, Gainesville, FL, USA; DANIEL DE ALMEIDA PAPA, CPAF-AC; SCOTT C. STARK, Michigan State University, East Lansing, MI, USA; RUBEN VALBUENA, Bangor University, Bangor, UK; BRUCE WALKER NELSON, National Institute for Amazon Research (INPA); JOANNES GUILLEMOT, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of Sao ˜ Paulo (USP/ESALQ) /; JEAN-BAPTISTE FÉRET, Université Montpellier, Montpellier, France; ROBIN CHAZDON, University of the Sunshine Coast, Australia; PEDRO H. S. BRANCALION, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture, University of São Paulo (USP/ESALQ). |
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Título: |
Monitoring restored tropical forest diversity and structure through UAV-borne hyperspectral and lidar fusion. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing of Environment, v. 264, 112582, Oct. 2021. |
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ISSN: |
0034-4257 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112582 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Remote sensors, onboard orbital platforms, aircraft, or unmanned aerial vehicles (UAVs) have emerged as a promising technology to enhance our understanding of changes in ecosystem composition, structure, and function of forests, offering multi-scale monitoring of forest restoration. UAV systems can generate highresolution images that provide accurate information on forest ecosystems to aid decision-making in restoration projects. However, UAV technological advances have outpaced practical application; thus, we explored combining UAV-borne lidar and hyperspectral data to evaluate the diversity and structure of restoration plantings. We developed novel analytical approaches to assess twelve 13-year-old restoration plots experimentally established with 20, 60 or 120 native tree species in the Brazilian Atlantic Forest. We assessed (1) the congruence and complementarity of lidar and hyperspectral-derived variables, (2) their ability to distinguish tree richness levels and (3) their ability to predict aboveground biomass (AGB). We analyzed three structural attributes derived from lidar data?canopy height, leaf area index (LAI), and understory LAI?and eighteen variables derived from hyperspectral data?15 vegetation indices (VIs), two components of the minimum noise fraction (related to spectral composition) and the spectral angle (related to spectral variability). We found that VIs were positively correlated with LAI for low LAI values, but stabilized for LAI greater than 2 m2/m2 . LAI and structural VIs increased with increasing species richness, and hyperspectral variability was significantly related to species richness. While lidar-derived canopy height better predicted AGB than hyperspectral-derived VIs, it was the fusion of UAV-borne hyperspectral and lidar data that allowed effective co-monitoring of both forest structural attributes and tree diversity in restoration plantings. Furthermore, considering lidar and hyperspectral data together more broadly supported the expectations of biodiversity theory, showing that diversity enhanced biomass capture and canopy functional attributes in restoration. The use of UAV-borne remote sensors can play an essential role during the UN Decade of Ecosystem Restoration, which requires detailed forest monitoring on an unprecedented scale. MenosRemote sensors, onboard orbital platforms, aircraft, or unmanned aerial vehicles (UAVs) have emerged as a promising technology to enhance our understanding of changes in ecosystem composition, structure, and function of forests, offering multi-scale monitoring of forest restoration. UAV systems can generate highresolution images that provide accurate information on forest ecosystems to aid decision-making in restoration projects. However, UAV technological advances have outpaced practical application; thus, we explored combining UAV-borne lidar and hyperspectral data to evaluate the diversity and structure of restoration plantings. We developed novel analytical approaches to assess twelve 13-year-old restoration plots experimentally established with 20, 60 or 120 native tree species in the Brazilian Atlantic Forest. We assessed (1) the congruence and complementarity of lidar and hyperspectral-derived variables, (2) their ability to distinguish tree richness levels and (3) their ability to predict aboveground biomass (AGB). We analyzed three structural attributes derived from lidar data?canopy height, leaf area index (LAI), and understory LAI?and eighteen variables derived from hyperspectral data?15 vegetation indices (VIs), two components of the minimum noise fraction (related to spectral composition) and the spectral angle (related to spectral variability). We found that VIs were positively correlated with LAI for low LAI values, but stabilized for LAI greater than 2 m2/m2 ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Aeronave remotamente pilotada; Bosques tropicales; Drone; Hyperspectral remote sensing; Índice de vegetación; Leaf area density; Manejo florestal; Manejo forestal; Mata Atlântica; Monitoreo ambiental; Restauração florestal; Restauración de bosques; Vehículos aéreos no tripulados. |
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Thesagro: |
Área Foliar; Floresta Tropical; Raio Laser; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
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Thesaurus NAL: |
Environmental monitoring; Forest management; Forest restoration; Lidar; Tropical forests; Unmanned aerial vehicles; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aRemote sensors, onboard orbital platforms, aircraft, or unmanned aerial vehicles (UAVs) have emerged as a promising technology to enhance our understanding of changes in ecosystem composition, structure, and function of forests, offering multi-scale monitoring of forest restoration. UAV systems can generate highresolution images that provide accurate information on forest ecosystems to aid decision-making in restoration projects. However, UAV technological advances have outpaced practical application; thus, we explored combining UAV-borne lidar and hyperspectral data to evaluate the diversity and structure of restoration plantings. We developed novel analytical approaches to assess twelve 13-year-old restoration plots experimentally established with 20, 60 or 120 native tree species in the Brazilian Atlantic Forest. We assessed (1) the congruence and complementarity of lidar and hyperspectral-derived variables, (2) their ability to distinguish tree richness levels and (3) their ability to predict aboveground biomass (AGB). We analyzed three structural attributes derived from lidar data?canopy height, leaf area index (LAI), and understory LAI?and eighteen variables derived from hyperspectral data?15 vegetation indices (VIs), two components of the minimum noise fraction (related to spectral composition) and the spectral angle (related to spectral variability). We found that VIs were positively correlated with LAI for low LAI values, but stabilized for LAI greater than 2 m2/m2 . LAI and structural VIs increased with increasing species richness, and hyperspectral variability was significantly related to species richness. While lidar-derived canopy height better predicted AGB than hyperspectral-derived VIs, it was the fusion of UAV-borne hyperspectral and lidar data that allowed effective co-monitoring of both forest structural attributes and tree diversity in restoration plantings. Furthermore, considering lidar and hyperspectral data together more broadly supported the expectations of biodiversity theory, showing that diversity enhanced biomass capture and canopy functional attributes in restoration. The use of UAV-borne remote sensors can play an essential role during the UN Decade of Ecosystem Restoration, which requires detailed forest monitoring on an unprecedented scale.
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Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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