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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Hortaliças; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  28/12/2021
Data da última atualização:  31/01/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SANTOS, L. P. dos; PEREIRA, W. J.; SILVA, D. Z. da; GONÇALVES, D. J.; ALVES, G. C. S.; PINHEIRO, J. B.; SILVA, G. O. da; MELO, R. A. de C. e; NASCIMENTO, W. M.; SILVA, P. P. da.
Afiliação:  LEIDIANE PINHEIRO DOS SANTOS, Instituto Federal Goiano, Campus Urutaí; WELLINGTON JOSÉ PEREIRA, Instituto Federal Goiano, Campus Urutaí; DÉBORA ZACARIAS DA SILVA, Instituto Federal Goiano, Campus Urutaí; DANIEL JOSÉ GONÇALVES, Instituto Federal Goiano, Campus Urutaí; GLEINA COSTA SILVA ALVES, Instituto Federal Goiano, Campus Urutaí; JADIR BORGES PINHEIRO, CNPH; GIOVANI OLEGARIO DA SILVA, CNPH; RAPHAEL AUGUSTO DE CASTRO E MELO, CNPH; WARLEY MARCOS NASCIMENTO, CNPH; PATRÍCIA PEREIRA DA SILVA, CNPH.
Título:  Chickpea genotype resistance to Meloidogyne javanica and Pratylenchus brachyurus in field conditions.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 51, e02529, 2021.
DOI:  https://doi. org/10.1590/S1678-3921.pab2021.v56.02529
Idioma:  Inglês
Notas:  Título em português: Resistência de genótipos de grão-de-bico a Meloidogyne javanica e Pratylenchus brachyurus em condições de campo.
Conteúdo:  ABSTRACT - The objective of this work was to evaluate the resistance of chickpea (Cicer arietinum) genotypes to the root-knot (Meloidogyne javanica) and root-lesion (Pratylenchus brachyurus) nematodes, as well as to verify how these species affect this crop in field conditions. The experiment was carried out in the Cerrado biome in the state of Goiás, Brazil, in a naturally infested area. The BRS Aleppo, Cícero, BRS Cristalino, BRS Toro, and BRS Kalifa cultivars and the Jamu 96 genotype were evaluated. The assessed variables were: nematode reproduction factor, fresh mass of the aerial part of the plant and of the root system, dry matter of the aerial part of the plant, total dry matter of the plants, chlorophyll index, height of the plants, and grain yield. Pratylenchus brachyurus multiplies more than M. javanica, decreasing root fresh matter, plant height, and grain yield. All genotypes are resistant to M. javanica, especially Jamu 96 and cultivar BRS Kalifa. Jamu 96 and cultivar Cícero are susceptible to P. brachyurus. BRS Kalifa is the cultivar most resistant to both nematodes and shows the highest grain yield. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi avaliar a resistência de genótipos de grão-de-bico (Cicer arietinum) aos nematoides da galha (Meloidogyne javanica) e das lesões (Pratylenchus brachyurus), bem como verificar como estas espécies afetam essa cultura em condições de campo. O experimento foi realizado no bioma Cerrado, no estado de Goiás, Brasil, em área natural... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Cultivar BRS Aleppo; Cultivar BRS Cristalino; Cultivar BRS Kalifa; Cultivar BRS Toro; Cultivar Cícero; Genótipo Jamu 96.
Thesagro:  Cicer Arietinum; Genótipo; Grão de Bico; Meloidogyne Javanica; Nematóide; Pratylenchus Brachyurus.
Thesaurus Nal:  Chickpeas; Genotype; Meloidogyne; Pratylenchus; Root-knot nematodes.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229768/1/Chickpea-genotype-resistance-2021.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Hortaliças (CNPH)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE65637 - 1UPEAP - DD
CNPH41661 - 1UPCAP - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Acre.
Data corrente:  31/07/2020
Data da última atualização:  28/06/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  FERREIRA, M. P.; ALMEIDA, D. R. A. de; PAPA, D. de A.; MINERVINO, J. B. S.; VERAS, H. F. P.; FORMIGHIERI, A.; SANTOS, C. A. N.; FERREIRA, M. A. D.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, E. J. L.
Afiliação:  Matheus Pinheiro Ferreira, Instituto Militar de Engenharia (IME); Danilo Roberti Alves de Almeida, Universidade de São Paulo (USP); DANIEL DE ALMEIDA PAPA, CPAF-AC; Juliano Baldez Silva Minervino, Universidade Federal do Acre (Ufac); Hudson Franklin Pessoa Veras, Universidade Federal do Paraná (UFPR); Arthur Formighieri, Universidade Federal do Acre (Ufac); Caio Alexandre Nascimento Santos, Bolsista Embrapa Acre; Marcio Aurélio Dantas Ferreira, Fundação de Tecnologia do Estado do Acre (Funtac); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC; Evandro José Linhares Ferreira, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (Inpa).
Título:  Individual tree detection and species classification of Amazonian palms using UAV images and deep learning.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  Forest Ecology and Management, v. 475, n. 118397, p. 1-11, 2020.
ISSN:  0378-1127
DOI:  https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118397
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Information regarding the spatial distribution of palm trees in tropical forests is crucial for commercial exploitation and management. However, spatially continuous knowledge of palms occurrence is scarce and difficult to obtain with conventional approaches such as field inventories. Here, we developed a new method to map Amazonian palm species at the individual tree crown (ITC) level using RGB images acquired by a low-cost unmanned aerial vehicle (UAV). Our approach is based on morphological operations performed in the score maps of palm species derived from a fully convolutional neural network model. We first constructed a labeled dataset by dividing the study area (135 ha within an old-growth Amazon forest) into 28 plots of 250 m×150 m. Then, we manually outlined all palm trees seen in RGB images with 4 cm pixels. We identified three palm species: Attalea butyracea, Euterpe precatoria and Iriartea deltoidea. We randomly selected 22 plots (80%) for training and six plots (20%) for testing. We changed the plots for training and testing to evaluate the variabilityn, in the classification accuracy and assess model generalization. Our method outperformed the average producer?s accuracy of conventional patch-wise semantic segmentation (CSS) in 4.7%. Moreover, our method correctly identified, on average, 34.7 percentage points more ITCs than CSS, which tended to merge trees that are close to each other. The producer's accuracy of A. butyracea, E. precatoria and I. deltoidea was... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Acre; Aerial surveys; Amaz; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Bosques lluviosos; DeepLabv3+; Drone; Embrapa Acre; Fotografía aérea; Imagem RGB; Madera tropical; Mapeamento; Palm trees; Palmeira; Rio Branco (AC); Teledetección; Vehículos aéreos no tripulados; Western Amazon.
Thesagro:  Açaí; Aerofotogrametria; Biogeografia; Espécie Nativa; Floresta Tropical; População de Planta; Sensoriamento Remoto.
Thesaurus NAL:  Aerial photography; Arecaceae; Biogeography; Euterpe precatoria; Rain forests; Remote sensing; Tropical wood; Unmanned aerial vehicles.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215053/1/27014.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Acre (CPAF-AC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPAF-AC27014 - 1UPCAP - DD
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