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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Cerrados.
Data corrente:  05/06/2023
Data da última atualização:  05/06/2023
Autoria:  SCHWAIDA, S. F.; CICERELLI, R. E.; ALMEIDA, T.; SANO, E. E.; PIRES, C. H.; RAMOS, A. P. M.
Afiliação:  SAMUEL FERNANDO SCHWAIDA; REJANE ENNES CICERELLI; TATI DE ALMEIDA; EDSON EYJI SANO, CPAC; CARLOS HENRIQUE PIRES; ANA PAULA MARQUES RAMOS.
Título:  Defining priorities areas for biodiversity conservation and trading forest certificates in the Cerrado biome in Brazil.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Biodiversity and Conservation, v. 32, 2023.
Páginas:  p. 1807–1820
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Abstract Habitat loss and natural vegetation fragmentation are significant causes of global biodiversity decline, impacting plant and animal species negatively. This issue is worrisome in the private areas of Cerrado in Brazil, which is the second-largest biome, considered a hotspot for biodiversity conservation, and a provider of ecosystem services. Herein, we present a novel integrated approach to define priority areas for biodiversity conservation and environmental compensation in Cerrado, using multicriteria analysis. Our approach combines variables like deforestation projection, integral index of connectivity, threatened species occurrence, and environmental information of rural properties, ranking the importance of remaining native vegetation for biodiversity conservation and forest certificate issuance. Landscape metrics were used to observe and predict land use and land cover changes from 1988 to 2038. We found a loss of native vegetation in the Cerrado superior to 20% between 1988 and 2018, associated with increased of its fragmentation and its connectivity loss, especially after 2008. Natural cover was replaced mostly by pasture and more recently by agriculture. Moreover, we determined that is expected a loss of native vegetation of around 55% by 2038 in the study area. The proposed approach can predict the consequences of future changes in the landscape of the private areas in the Cerrado biome. It should be replicated in other ecosystems, supporting the decision-... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Espécies ameaçadas.
Thesagro:  Cerrado; Uso da Terra.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1154250/1/Sano-DEFINING-PRIORITIES-AREAS-FOR-BIODIVERSITY-CONSERVATION.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Cerrados (CPAC)
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1.Imagem marcado/desmarcadoCORREA, D. V.; RAMOS, A. P. M.; OSCO, L. P.; JORGE, L. A. de C. Aprendizagem de máquina para identificação de plantas de soja sob ataque de insetos usando dados hiperespectrais. Colloquium Exactarum, v.14, 2023. 146-153
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 3
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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2.Imagem marcado/desmarcadoTAKAHASHI, R. S.; CICERELLI, R. E.; ALMEIDA, T.; SANO, E. E.; CONTRERAS, F.; RAMOS, A. P. M. Implementação de Corredores Ecológicos no Distrito Federal e Entorno Baseado em Critérios Ponderados. Anuário do Instituto de Geociências, v. 44, 36167, 2021. 11 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Cerrados.
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3.Imagem marcado/desmarcadoSCHWAIDA, S. F.; CICERELLI, R. E.; ALMEIDA, T.; SANO, E. E.; PIRES, C. H.; RAMOS, A. P. M. Defining priorities areas for biodiversity conservation and trading forest certificates in the Cerrado biome in Brazil. Biodiversity and Conservation, v. 32, 2023. p. 1807–1820
Biblioteca(s): Embrapa Cerrados.
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4.Imagem marcado/desmarcadoCHO, D. F.; SCHWAIDA, S. F.; CICERELLI, R. E.; ALMEIDA, T.; RAMOS, A. P. M.; SANO, E. E. Desempenho do Algoritmo de Classificação de Imagens Random Forest para Mapeamento do Uso e Cobertura do Solo no Cerrado Brasileiro. Anuário do Instituto de Geociências, v. 44, 37979, 2021. 11 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Cerrados.
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5.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; ARRUDA, M. S.; GONÇALVES, D. N.; DIAS, A.; BATISTOTI, J.; SOUZA, M.; GOMES, F. D. G.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; LIESENBERG, V.; LI, J.; MA, L.; MARCATO JUNIOR, J.; GONÇALVES, W. N. A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 174, 2021. 1 - 17
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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6.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; NOGUEIRA, K.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; FURUYA, D. E. G.; GONÇALVES, W. N.; JORGE, L. A. de C.; MARCATO JUNIOR, J.; SANTOS, J. A. Semantic segmentation of citrus-orchard using deep neural networks and multispectral UAV-based imagery. Precision Agriculture, v. 22, n. 4,2021. 1171-1188
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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7.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. 1 - 22
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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8.Imagem marcado/desmarcadoRAMOS, A. P. M.; GOMES, F. D. G.; PINHEIRO, M. M. F.; FURUYA, D. E. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; MICHEREFF, M. F. F.; MORAES, M. C. B.; BORGES, M.; LAUMANN, R. A.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; OSCO, L. P. Detecting the attack of the fall armyworm (Spodoptera frugiperda) in cotton plants with machine learning and spectral measurements. Precision Agriculture, 2021. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes; Raúl Alberto Alaumann.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
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9.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; MORIYA, E. A. S.; IMAI, N. N.; ESTRABIS, N.; IANCZYK, F.; ARAÚJO, F. F.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; LI, J.; MA, L.; GONÇALVES, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; CRESTE, J. E. A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements. Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020. 1 - 21
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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10.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; BLASSIOLI-MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C. An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods. Infrared Physics & Technology, v. 123, 104203, 2022. 13 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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11.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; MORAES, M. C. B.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C. An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods. Infrared Physics & Technology, v. 123, 2022. 104203. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
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12.Imagem marcado/desmarcadoFURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; ALAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. 1 - 10
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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13.Imagem marcado/desmarcadoFURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; LAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. 1 - 10
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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