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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
06/07/2023 |
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Data da última atualização: |
16/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Circular Técnica |
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Autoria: |
GODOY, C. V.; UTIAMADA, C. M.; MEYER, M. C.; CAMPOS, H. D.; LOPES, I. de O. N.; TOMEN, A.; CARVALHO, A. G. de; MOCHKO, A. C. R.; DIAS, A. R.; FORCELINI, C. A.; SCHIPANSKI, C. A.; CHAGAS, D. F.; ARAÚJO JÚNIOR, I. P.; GALDINO, J. V.; ROY, J. M. T.; ASCARI, J. P.; SANTOS, J. dos; BONANI, J. C.; GRIGOLLI, J. F. J.; KUDLAWIEC, K.; BELUFI, L. M. de R.; SILVA, L. H. C. P. da; FANTIN, L. H.; SATO, L. N.; STEFANELO, M. S.; GOUSSAIN JÚNIOR, M. M.; GARBIATE, M. V.; SENGER, M.; MÜLLER, M. A.; DEBORTOLI, M. P.; MARTINS, M. C.; TORMEN, N. R. |
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Afiliação: |
CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; CARLOS MITINORI UTIAMADA, TAGRO; MAURICIO CONRADO MEYER, CNPSO; HERCULES DINIZ CAMPOS, UNIRV; IVANI DE OLIVEIRA NEGRAO LOPES, CNPSO; ALANA TOMEN, PROTEPLAN PESQUISA E ASSESSORIA AGRÍCOLA LTDA; ALINE GOMES DE CARVALHO, CENTRO DE PESQUISA AGRÍCOLA COPACOL; ANA CLÁUDIA RUSCHEL MOCHKO, FUNDAÇÃO MS; ALFREDO RICIERE DIAS, DESAFIOS AGRO; CARLOS ALBERTO FORCELINI, AGROTECNO RESEARCH; CARLOS ANDRÉ SCHIPANSKI, G12 AGRO; DÉBORA FONSECA CHAGAS, G12 AGRO; IVAN PEDRO ARAÚJO JÚNIOR, PROTEPLAN PESQUISA E ASSESSORIA AGRÍCOLA LTDA; JEANE VALIM GALDINO, 3M EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA; JOÃO MAURICIO TRENTINI ROY, CENTRO DE PESQUISA AGRÍCOLA COPACOL; JOÃO PAULO ASCARI, FUNDAÇÃO MATO GROSSO; JAIRO DOS SANTOS, AGRODINÂMICA PESQUISA E CONSULTORIA AGROPECUÁRIA; JOÃO CARLOS BONANI, COAMO; JOSÉ FERNANDO JURCA GRIGOLLI, FAMIVA PESQUISA E SOLUÇÕES AGRÍCOLAS; KARLA KUDLAWIEC, FUNDAÇÃO MATO GROSSO; LUANA MARIA DE ROSSI BELUFI, FUNDAÇÃO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO RIO VERDE; LUÍS HENRIQUE CARREGAL PEREIRA DA SILVA, AGRO CARREGAL PESQUISA E PROTEÇÃO DE PLANTAS EIRELI; LUCAS HENRIQUE FANTIN, FUNDAÇÃO CHAPADÃO; LUIZ NOBUO SATO, TAGRO; MAURÍCIO SILVA STEFANELO, CERES CONSULTORIA AGRONÔMICA; MARCIO MARCOS GOUSSAIN JÚNIOR, ASSIST CONSULTORIA E EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA LTDA; MARCOS VINÍCIOS GARBIATE, COAMO; MARINA SENGER, 3M EXPERIMENTAÇÃO AGRÍCOLA; MÔNICA ANGHINONI MÜLLER, FUNDAÇÃO MATO GROSSO; MÔNICA PAULA DEBORTOLI, INSTITUTO PHYTUS/ STAPHYT; MÔNICA CAGNIN MARTINS, IDE CONSULTORIA; NÉDIO RODRIGO TORMEN, INSTITUTO PHYTUS/ STAPHYT. |
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Título: |
Eficiência de fungicidas para o controle da ferrugem-asiática da soja, Phakopsora pachyrhizi, na safra 2022/2023: resultados sumarizados dos ensaios cooperativos. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Londrina: Embrapa Soja, 2023. |
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Páginas: |
28 p. |
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Série: |
(Embrapa Soja. Circular técnica, 195). |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Ferrugem; Fungicida; Phakopsora Pachyrhizi; Soja. |
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Thesaurus Nal: |
Fungicides; Soybean rust. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1154837/1/Circ-Tec-195.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
07/07/2017 |
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Data da última atualização: |
16/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MORAS FILHO, L. O.; FIGUEIREDO, E. O.; ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARROS, V. C. C. de; HOTT, M. C.; BORGES, L. A. C. |
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Afiliação: |
Luiz Otávio Moras Filho, Universidade Federal de Lavras (Ufla); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-Acre; Marcos Antônio Isaac Júnior, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Vanessa Cabral Costa de Barros, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Marcos Cicarini Hott, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Luís Antônio Coimbra Borges, Universidade Federal de Lavras (Ufla). |
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Título: |
Classificador de máxima verossimilhança aplicado à identificação de espécies nativas na Floresta Amazônica. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... Santos: Inpe, 2017. |
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Páginas: |
6 p. |
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ISBN: |
978-85-11-00088-1 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Among a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified species, two were underestimated and the others were overestimated. Both the maximum likelihood technique and the spatial resolution of the image used were not suitable for supervised classification of native vegetation, with Kappa index of 0.05 and global accuracy of 5.53%. Studies using spectral characterization in leaf level supported by higher or hyper spectral and spatial resolution images are recommended to increase the accuracy of classification. |
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Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Análisis estadístico; Bosques tropicales; Especies nativas; Estimación; Identificación de plantas; Manejo florestal; Máxima verossimilhança; Maximum Likelihood; Método de classificação digital; Rio Branco (AC); Sistemas de información geográfica; Teledetección; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Análise estatística; Espécie nativa; Estimativa; Floresta tropical; Identificação; Método estatístico; Sensoriamento remoto; Sistema de informação geográfica. |
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Thesaurus NAL: |
Estimation; Geographic information systems; Indigenous species; Plant identification; Remote sensing; Statistical analysis; Tropical forests. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161507/1/26344.pdf
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Marc: |
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520 $aAmong a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified species, two were underestimated and the others were overestimated. Both the maximum likelihood technique and the spatial resolution of the image used were not suitable for supervised classification of native vegetation, with Kappa index of 0.05 and global accuracy of 5.53%. Studies using spectral characterization in leaf level supported by higher or hyper spectral and spatial resolution images are recommended to increase the accuracy of classification.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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