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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
Data corrente: |
01/08/1992 |
Data da última atualização: |
04/05/2023 |
Autoria: |
DUTT, R. H. |
Título: |
Induction of estrus and ovulation in anestrual ewes by use of progesterone and pregnant mare serum. |
Ano de publicação: |
1953 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of Animal Science, v. 12, n. 3, p. 515-523, Aug. 1953. |
DOI: |
https://doi.org/10.2527/jas1953.123515x |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Abstract: Anestrual ewes were injected with PMS alone, progesterone alone and progesterone for various periods followed by PMS in late May and June, and the incidence of estrus, ovulation, and fertilization was studied. None of the control ewes came into estrus nor had any ovulated during the experimental period. Injecting anestrual ewes with 500 IU of PMS alone resulted in ovulation but was not accompanied by estrus. When progesterone was injected in approximately physiological amounts for a period of 15 days prior to PMS, synchronous estrus and ovulation occurred in all ewes. Treatment with progesterone alone for a period of 15 days resulted in synchronous estrus and ovulation in four out of nine ewes. Ova ovulated in anestrual ewes by PMS injection following progesterone treatment are fertilizable. Estrus induced by this treatment was approximately of normal duration, i.e., the average duration in this study was 33.6 hours. |
Palavras-Chave: |
Comportamento reprodutivo; PMS. |
Thesagro: |
Endocrinologia; Ovino; Reprodução; Sincronização do Cio. |
Thesaurus Nal: |
Anestrus; Animal reproduction; Endocrinology; Ewes; Sheep. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
Marc: |
LEADER 01724naa a2200265 a 4500 001 1520281 005 2023-05-04 008 1953 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.2527/jas1953.123515x$2DOI 100 1 $aDUTT, R. H. 245 $aInduction of estrus and ovulation in anestrual ewes by use of progesterone and pregnant mare serum.$h[electronic resource] 260 $c1953 520 $aAbstract: Anestrual ewes were injected with PMS alone, progesterone alone and progesterone for various periods followed by PMS in late May and June, and the incidence of estrus, ovulation, and fertilization was studied. None of the control ewes came into estrus nor had any ovulated during the experimental period. Injecting anestrual ewes with 500 IU of PMS alone resulted in ovulation but was not accompanied by estrus. When progesterone was injected in approximately physiological amounts for a period of 15 days prior to PMS, synchronous estrus and ovulation occurred in all ewes. Treatment with progesterone alone for a period of 15 days resulted in synchronous estrus and ovulation in four out of nine ewes. Ova ovulated in anestrual ewes by PMS injection following progesterone treatment are fertilizable. Estrus induced by this treatment was approximately of normal duration, i.e., the average duration in this study was 33.6 hours. 650 $aAnestrus 650 $aAnimal reproduction 650 $aEndocrinology 650 $aEwes 650 $aSheep 650 $aEndocrinologia 650 $aOvino 650 $aReprodução 650 $aSincronização do Cio 653 $aComportamento reprodutivo 653 $aPMS 773 $tJournal of Animal Science$gv. 12, n. 3, p. 515-523, Aug. 1953.
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Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
Data corrente: |
19/12/2022 |
Data da última atualização: |
19/12/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 2 |
Autoria: |
SANTOS, C. V. B. dos; MOURA, M. S. B. de; CARVALHO, H. F. de S.; GALVINCIO, J. D.; MIRANDA, R. de Q.; NISHIWAKI, A. A. M.; MONTENEGRO, S. M. G. L. |
Afiliação: |
CLOVES VILAS BOAS DOS SANTOS, UFPE; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; HERICA FERNANDA DE SOUSA CARVALHO, UFPE; JOSICLÊDA DOMICIANO GALVÍNCIO, UFPE; RODRIGO DE QUEIROGA MIRANDA, University of Guelph; ADRIANA APARECIDA MEGUMI NISHIWAKI, UFPE; SUZANA MARIA GICO LIMA MONTENEGRO, UFPE. |
Título: |
Avaliação do índice de área foliar e índice de área da planta em floresta seca utilizando modelos simplificados em imagens de alta resolução com o uso de VANT. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Journal of Hyperspectral Remote Sensing, v. 12, n. 3, p. 109-123, 2022. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios. MenosO sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, o... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Drones; Floresta seca; LAI; PAI. |
Thesagro: |
Área Foliar; Caatinga; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1149923/1/Avaliacao-do-indice-de-area-foliar-e-indice-de-area-da-planta-em-floresta-seca-utilizando-modelos-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 02726naa a2200301 a 4500 001 2149923 005 2022-12-19 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, C. V. B. dos 245 $aAvaliação do índice de área foliar e índice de área da planta em floresta seca utilizando modelos simplificados em imagens de alta resolução com o uso de VANT.$h[electronic resource] 260 $c2022 520 $aO sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios. 650 $aRemote sensing 650 $aÁrea Foliar 650 $aCaatinga 650 $aSensoriamento Remoto 650 $aVegetação 653 $aDrones 653 $aFloresta seca 653 $aLAI 653 $aPAI 700 1 $aMOURA, M. S. B. de 700 1 $aCARVALHO, H. F. de S. 700 1 $aGALVINCIO, J. D. 700 1 $aMIRANDA, R. de Q. 700 1 $aNISHIWAKI, A. A. M. 700 1 $aMONTENEGRO, S. M. G. L. 773 $tJournal of Hyperspectral Remote Sensing$gv. 12, n. 3, p. 109-123, 2022.
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