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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
21/12/2022 |
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Data da última atualização: |
21/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SILVEIRA, M. C. T. da; ALMEIDA, P. H. A. de; ANDRADE, C. V. P. de A.; ALBUQUERQUE FILHO, M. R. de; BREMM, C.; SANTOS, F. C. dos. |
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Afiliação: |
MARCIA CRISTINA T DA SILVEIRA, CPPSUL; PEDRO HENRIQUE ARAÚJO DE ALMEIDA, Doutorando, Universidade Federal de Viçosa; CLÁUDIO VINÍCIUS PEDROSO DE AZEVEDO ANDRADE, Doutorando, Universidade Federal de Viçosa; MANOEL RICARDO DE ALBUQUERQUE FILHO, CNPMS; CAROLINA BREMM, Secretaria da Agricultura, Pecuária e Desenvolvimento Rural do Rio Grande do Sul; FLAVIA CRISTINA DOS SANTOS, CNPMS. |
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Título: |
Aprendizado de máquina com base na resposta espectral de imagens aéreas obtidas por VANTs e aplicado no manejo de pastagens. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2022. |
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Páginas: |
59 p. |
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Série: |
(Embrapa Pecuária Sul. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 51). |
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ISSN: |
1983-0467 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo ? O monitoramento de áreas agrícolas tem sido beneficiado com a evolução das novas tecnologias de sensoriamento remoto. O advento dos veículos aéreos não tripulados (VANTs) revolucionou o mundo do sensoriamento remoto nos últimos anos. Progressivamente, o custo dos equipamentos está se tornando mais acessível, permitindo aos profissionais ampliar a sua gama de atuação e fornecer produtos de melhor qualidade para escalas maiores. Essas novas tecnologias aliadas a técnicas tradicionais de monitoramento de pastagens podem prover ganhos do ponto de vista operacional ao produtor rural. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho foi avaliar o uso de imagens de VANT para estimar e monitorar a cobertura e altura do pasto. As imagens utilizadas foram capturadas na área experimental da Fazenda Trijunção, localizada em Cocos, Bahia. Relacionou-se o comportamento espectral de imagens RGB com 3 classes de cobertura do solo em áreas sob pastejo (pré-pastejo, em pastejo e pós-pastejo), além de uma classe de solo exposto, em diferentes épocas, durante dois anos. Adicionalmente relacionou-se a altura de planta medida em campo com as bandas da imagem RGB. No software R Studio o banco de dados foi dividido em conjuntos de treinamento e validação, com a relação de 75% e 25%, respectivamente. Considerando todo o conjunto de dados, o modelo ajustado alcançou 66% de exatidão e índice Kappa 0,53 na predição das 4 classes, sendo 3 dessas relativas às classes de manejo de pastagem e 1 de solo exposto. Quando avaliado apenas as imagens do período seco do ano, o modelo ajustado alcançou 68% de exatidão e índice Kappa de 0,56. Já o conjunto de dados do período chuvoso apresentou 70% de exatidão e índice Kappa de 0,58. Ao aplicar o modelo em novos conjuntos de imagens observou-se índice de assertividade satisfatório ao analisar as classes de manejo com base na cobertura do solo e a altura do dossel medidas em campo. Os resultados demonstram o potencial da rotina de processamento implantada para o processamento em imagens de VANT, via aprendizado de máquina, como ferramenta auxiliar no manejo de pastagens. Proporciona também uma solução em tempo reduzido para a avaliação e manejo de áreas de pastagens de diferentes dimensões. MenosResumo ? O monitoramento de áreas agrícolas tem sido beneficiado com a evolução das novas tecnologias de sensoriamento remoto. O advento dos veículos aéreos não tripulados (VANTs) revolucionou o mundo do sensoriamento remoto nos últimos anos. Progressivamente, o custo dos equipamentos está se tornando mais acessível, permitindo aos profissionais ampliar a sua gama de atuação e fornecer produtos de melhor qualidade para escalas maiores. Essas novas tecnologias aliadas a técnicas tradicionais de monitoramento de pastagens podem prover ganhos do ponto de vista operacional ao produtor rural. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho foi avaliar o uso de imagens de VANT para estimar e monitorar a cobertura e altura do pasto. As imagens utilizadas foram capturadas na área experimental da Fazenda Trijunção, localizada em Cocos, Bahia. Relacionou-se o comportamento espectral de imagens RGB com 3 classes de cobertura do solo em áreas sob pastejo (pré-pastejo, em pastejo e pós-pastejo), além de uma classe de solo exposto, em diferentes épocas, durante dois anos. Adicionalmente relacionou-se a altura de planta medida em campo com as bandas da imagem RGB. No software R Studio o banco de dados foi dividido em conjuntos de treinamento e validação, com a relação de 75% e 25%, respectivamente. Considerando todo o conjunto de dados, o modelo ajustado alcançou 66% de exatidão e índice Kappa 0,53 na predição das 4 classes, sendo 3 dessas relativas às classes de manejo de pastagem e 1 de sol... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Aerofotogrametria; Manejo; Pastagem. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150201/1/BP-51-online.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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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 Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
23/05/2018 |
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Data da última atualização: |
23/05/2018 |
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Autoria: |
MONTEIRO, F. L.; CARGNELUTTI, J. F.; BRAUNING, P.; FOLGUERAS-FLATSCHART, A. V.; SANTOS, N. C.; PITUCO, E. M.; WEIBLEN, R.; FLORES, E. F. |
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Afiliação: |
Francielle L. Monteiro, Setor de Virologia/Universidade Federal de Santa Maria; Juliana F. Cargnelutti, Setor de Virologia/Universidade Federal de Santa Maria; Patrícia Braunig, Setor de Virologia/Universidade Federal de Santa Maria; Aurea V. Folgueras-Flatschart, LABIO/ DIMAV/INMETRO; Nathália C. Santos, LABIO/ DIMAV/INMETRO; Edviges M. Pituco, Laboratório de Viroses de Bovídeos/Instituto Biológico; Rudi Weiblen, Setor de Virologia/Universidade Federal de Santa Maria; Eduardo F. Flores, Setor de Virologia/Universidade Federal de Santa Maria. |
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Título: |
Detection and genetic identification of pestiviruses in Brazilian lots of fetal bovine serum collected from 2006 to 2014. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Veterinária Brasileira, Rio de Janeiro, v. 38, n. 3, p. 387-392, março 2018 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Título em português: Detecção e identificação genética de pestivírus em lotes brasileiros de soro fetal bovino coletado de 2006 a 2014. |
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Conteúdo: |
The present study performed a genetic identification of pestiviruses contaminating batches of fetal bovine serum (FBS) produced in Brazil from 2006 to 2014. Seventy-three FBS lots were screened by a RT-PCR targeting the 5?untranslated region (UTR) of the pestivirus genome. Thirty-nine lots (53.4%) were positive for pestivirus RNA and one contained infectious virus. Nucleotide sequencing and phylogenetic analysis of the 5?UTR revealed 34 lots (46.6%) containing RNA of bovine viral diarrhea virus type 1 (BVDV-1), being 23 BVDV-1a (5? UTR identity 90.8-98.7%), eight BVDV-1b (93.9-96.7%) and three BVDV-1d (96.2- 97.6%). Six lots (8.2%) contained BVDV-2 (90.3-100% UTR identity) being two BVDV-2a; three BVDV-2b and one undetermined. Four FBS batches (5.5%) were found contaminated with HoBi-like virus (98.3 to 100%). Five batches (6.8%) contained more than one pestivirus. The high frequency of contamination of FBS with pestivirus RNA reinforce the need for systematic and updated guidelines for monitoring this product to reduce the risk of contamination of biologicals and introduction of contaminating agents into free areas. |
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Palavras-Chave: |
Genetic identification. |
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Thesaurus NAL: |
Cattle; Fetal bovine serum; Pestivirus; Viral diseases of animals and humans. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/177522/1/Detection-and-genetic-identification-os-pestiviruses.pdf
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Marc: |
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Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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