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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
20/08/2014 |
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Data da última atualização: |
20/08/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GUIMARAES, L. J. M.; TRINDADE, R. dos S.; GODINHO, V. de P. C.; SOUZA, F. R. S. de; CARDOSO, M. J.; CECCON, G.; OLIVEIRA, I. J. de. |
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Afiliação: |
LAURO JOSE MOREIRA GUIMARAES, CNPMS; ROBERTO DOS SANTOS TRINDADE, CNPMS; VICENTE DE PAULO CAMPOS GODINHO, CPAF-RO; FRANCISCO RONALDO SARMANHO DE SOUZA, CPATU; MILTON JOSE CARDOSO, CPAMN; GESSI CECCON, CPAO; INOCENCIO JUNIOR DE OLIVEIRA, CPAA. |
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Título: |
Adaptabilidade e estabilidade de variedades de milho em 18 ambientes do Brasil Central. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 30.; SIMPÓSIO SOBRE LEPDÓPTEROS COMUNS A MILHO, SOJA E ALGODÃO, 1., 2014, Salvador. Eficiência nas cadeias produtivas e o abastecimento global: resumos expandidos. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2014. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
MHPRVG; Modelo misto. |
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Thesagro: |
Zea Mays. |
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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/item/106845/1/Adaptabilidade-estabilidade-5.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/994235/1/Adaptabilidade-estabilidade-30857.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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 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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