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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
Data corrente: |
02/12/2014 |
Data da última atualização: |
24/07/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
OLIVEIRA, A. B. B.; ANDRADE, A. C.; MAGALHAES, J. A.; RODRIGUES, B. H. N.; SANTOS, F. J. de S.; SILVA, E. M. da; CASTRO, K. N. de C.; TOWNSEND, C. R. |
Afiliação: |
ANTÔNIO BRUNO BITENCOURT OLIVEIRA, UESPI; ALEX CARVALHO ANDRADE, UESPI. Parnaíba, PI.; JOAO AVELAR MAGALHAES, CPAMN; BRAZ HENRIQUE NUNES RODRIGUES, CPAMN; FRANCISCO JOSE DE SEIXAS SANTOS, CPAMN; EDINEUDO MOURÃO DA SILVA, UESPI. Parnaíba, PI.; KARINA NEOOB DE CARVALHO CASTRO, CPAMN; CLAUDIO RAMALHO TOWNSEND, CPAF-RO. |
Título: |
Efeitos de doses de nitrogênio na produtividade do capim-digitaria (Digitaria sp). |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 9., 2014, Ilhéus. Produção animal: novas diretrizes. Ilhéus: SNPA, 2014. p. 290-292. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CNPA 2014. |
Conteúdo: |
Objetivou-se com este trabalho avaliar os efeitos de diferentes doses de nitrogênio na produtividade do capim-digitaria (Digitaria sp). O experimento foi conduzido, no período de abril à julho de 2012, na Embrapa Meio-Norte/UEP de Parnaíba, Piauí. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com quatro tratamentos e cinco repetições constituídos por níveis de nitrogênio (200, 400, 600 e 800 kg de N/ha/ano). Foram realizados três cortes com intervalos de 28 dias. As variáveis avaliadas foram: produção de matéria seca, relação folha/colmo e eficiência do uso do nitrogênio. A adubação nitrogenada promoveu decréscimo na eficiência do uso do nitrogênio e na relação folha/colmo, e influenciou positivamente na produção de matéria seca. |
Palavras-Chave: |
Eficiência do uso do nitrogênio; Produção de matéria seca; Relação folha/colmo. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112777/1/CNPA2014P290.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
Data corrente: |
21/08/2023 |
Data da última atualização: |
21/08/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
CARNEIRO, F. M.; BRITO FILHO, A. L. de; FERREIRA, F. M.; SEBEN JUNIOR, G. de F.; BRANDÃO, Z. N.; SILVA, R. P. da; SHIRATSUCHI, L. S. |
Afiliação: |
FRANCIELE MORLIN CARNEIRO, UTFPR; ARMANDO LOPES DE BRITO FILHO, UNESP; FRANCIELLE MORELLI FERREIRA, UNESP; GETULIO DE FREITAS SEBEN JUNIOR, UNEMAT; ZIANY NEIVA BRANDÃO, CNPA; ROUVERSON PEREIRA DA SILVA, UNESP; LUCIANO SHOZO SHIRATSUCHI, LOUISIANA STATE UNIVERSITY. |
Título: |
Soil and satellite remote sensing variables importance using machine learning to predict cotton yield. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
Smart Agricultural Technology, v. 5, p. 1-10, 100292, 2023. |
ISSN: |
2772-3755 |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100292 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Remote sensing (RS) in agriculture has been widely used for mapping soil, plant, and atmosphere attributes, as well as helping in the sustainable production of the crop by providing the possibility of application at variable rates and estimating the productivity of agricultural crops. In this way, proximal sensors used by RS help producers in decision-making to increase productivity. This research aims to identify the best feature importance ranking to the Random Forest Classifier to predict cotton yield and select which one best correlates with cotton yield. This work was developed in four commercial fields on a Newellton, LA, USA farm. We evaluated the cotton in different years as 2019, 2020, and 2021. The variables evaluated were: soil parameters, topographic indices, elevation derivatives, and orbital remote sensing. The soil sensor used was: GSSI Profiler EMP400 (soil electromagnetic induction sensor) at a frequency of 15 kHz, and the RS data were collected from satellite images from Sentinel 2 (passive sensor) and active sensor from LiDAR (Light Detection and Ranging). For training (70%) and validation (30%) of dataset results, Spearman correlation was used between sensors and cotton yield data, machine learning (Random Forest Classifier and Regressor - RFC and RFR). The metric parameters were the coefficient of determination (R2), the Mean Absolute Error (MAE), and the Root Mean Square Error (RMSE). This study found that profiler, Sentinel-2 (blue, red, and green), TPI, LiDAR, and RTK elevation show the best correlations to predicting cotton yield. MenosRemote sensing (RS) in agriculture has been widely used for mapping soil, plant, and atmosphere attributes, as well as helping in the sustainable production of the crop by providing the possibility of application at variable rates and estimating the productivity of agricultural crops. In this way, proximal sensors used by RS help producers in decision-making to increase productivity. This research aims to identify the best feature importance ranking to the Random Forest Classifier to predict cotton yield and select which one best correlates with cotton yield. This work was developed in four commercial fields on a Newellton, LA, USA farm. We evaluated the cotton in different years as 2019, 2020, and 2021. The variables evaluated were: soil parameters, topographic indices, elevation derivatives, and orbital remote sensing. The soil sensor used was: GSSI Profiler EMP400 (soil electromagnetic induction sensor) at a frequency of 15 kHz, and the RS data were collected from satellite images from Sentinel 2 (passive sensor) and active sensor from LiDAR (Light Detection and Ranging). For training (70%) and validation (30%) of dataset results, Spearman correlation was used between sensors and cotton yield data, machine learning (Random Forest Classifier and Regressor - RFC and RFR). The metric parameters were the coefficient of determination (R2), the Mean Absolute Error (MAE), and the Root Mean Square Error (RMSE). This study found that profiler, Sentinel-2 (blue, red, and green), TP... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Árvores de decisão; Decision trees; Imagem de satélite; Inteligência artificial; Produção sustentável; Proximal sensors; Random forest; RS; Satellite imagery; Sensores proximais; Sustainable production. |
Thesagro: |
Algodão; Estrutura do Solo; Gossypium Hirsutum; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Cotton; Remote sensing; Soil structure. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156016/1/SOIL-SATELLITE-COTTON-ZIANY.pdf
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Marc: |
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