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| Registros recuperados : 90 | |
| 1. |  | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| 2. | | ALMEIDA FILHO, J. E. de; AZEVEDO, C. F.; MARINHO, C. D.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; FERREIRA, K. C. Z.; ROSSE, L. N.; SANSALONI, C. P.; PETROLI, C. D.; GRATTAPAGLIA, D. Parametrizações em marcadores dominantes para seleção genômica ampla em eucalipto. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 7., 2013, Uberlândia. Variedade melhorada: a força da nossa agricultura: anais. Viçosa, MG: SBMP, 2013. p. 13-16.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 3. | | ALVES, R. S.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; SILVA, F. F. e; ROCHA, J. R. A. S. C.; NUNES, A. C. P.; CARNEIRO, A. P. S.; SANTOS, G. A. dos. Optimization of Eucalyptus breeding through random regression models allowing for reaction norms in response to environmental gradients. Tree Genetics & Genomes, v. 16, n. 2, p. 1-8, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 5. | | ANDRADE, L. R. B. de; SOUSA, M. B. e; WOLFE, M.; JANNINK, J. L.; RESENDE, M. D. V. de; AZEVEDO, C. F.; OLIVEIRA, E. J. de. Increasing cassava root yield: additive-dominant genetic models for selection of parents and clones. Frontiers in Plant Science, v. 13, article 1071156, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 7. | | AZEVEDO, C. F.; ABAD, J. I. M.; MISSIAGGIA, A. A.; AGUIAR, A. M.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e.; PEREIRA, C. S. Parametrizações em marcadores dominantes DarTs para características de crescimento de eucalipto. Revista Matemática e Estatística em foco, v. 1, n. 2, 2013. Edição especial dos anais do Encontro Mineiro de Estatística, 12., 2013, Uberlândia. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 8. | | AZEVEDO, C. F.; CARVALHO, I. R.; NASCIMENTO, M.; SILVA, J. A. G. da; NASCIMENTO, A, C. C.; CRUZ, C. D.; HUTH, C.; ALMEIDA, H. C. F. de. Informative prior distribution applied to linseed for the estimation of genetic parameters using a small sample size. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 57, e02793, 2022. Título em português: Distribuição a priori informativa aplicada à linhaça para estimação de parâmetros genéticos com uso de tamanho amostral reduzido.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 13. | | AZEVEDO, C. F. de; MOURA, A. de A. A.; LOBO, R. N. B.; MODESTO, E. C.; MARTINS FILHO, R. Avaliação de fatores não genéticos sobre características de peso em bovinos Nelore e Guzerá no Estado do Rio Grande do Norte. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 36, n. 2, p. 227-236, maio/ago., 2005.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 18. | | AZEVEDO, C. F.; FERRÃO, L. F. V.; BENEVENUTO, J.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M.; NASCIMENTO, A. C. C.; MUNOZ, P. R. Using visual scores for genomic prediction of complex traits in breeding programs. Theoretical and Applied Genetics, v. 137, n. 1, 2024. 16 p.| Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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| 20. | | AZEVEDO, C. F.; NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F.; RESENDE, M. D. V. de; LOPES, P. S.; GUIMARÃES, S. E. F.; GLÓRIA, L. S. Comparison of dimensionality reduction methods to predict genomic breeding values for carcass traits in pigs. Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 14, n. 4, p. 12217-12227, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 90 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
29/11/2018 |
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Data da última atualização: |
11/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; BÉGUÉ, A. |
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Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUCHLER, UERJ/CIRAD; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD. |
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Título: |
Uso de geotecnologias para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos. MenosA implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal c... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/187269/1/2018-057.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 7., 2018, Jardim, MS. Anais... São José dos Campos: INPE, 2018. p. 1068-1077. Geopantanal 2018.$c2018
520 $aA implementação dos Sistemas Integrados de produção agropecuária (SI), ou seja, a integração lavoura-pecuária-floresta (ILPFs), constitui uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para o Brasil. Estados, como Mato Grosso (MT), tradicionalmente grandes produtores agrícolas já vem adotando esta estratégia e potencializando a sua capacidade produtiva. O Governo Federal vem, desde 2009, promovendo a disseminação e adoção dos sistemas integrados, entretanto ainda não existe uma metodologia de monitoramento desta tendência. Nossa hipótese é que técnicas de classificação Random Forest (RF) aplicadas a Séries Temporais (ST) do satélite MODIS sejam capazes de detectar determinados SI no MT. Para isso, avaliamos a acurácia do RF aplicado a ST de 16 dias de NDVI do MODIS MOD13Q1 para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do MT. As ST foram utilizadas de forma original e processadas. Como processamento, foi utilizada a técnica baseada em Savitsky golay para filtragem e suavização e posteriormente geradas 11 métricas fenológicas para cada ano. Dois modelos RF foram testados: (i) utilizando as 11 métricas fenológicas (ii) utilizando as métricas e a série original. O índice kappa para (i) foi de 0,63 sendo que 9 apresentam potencial discriminatório, já o resultado de (ii) foi de 0,84 onde apenas 01 métrica obteve importância significativa para a discriminação. Nossos resultados apontam que a utilização da técnica de classificação RF em abordagem multitemporal com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento de alguns tipos de SI. Sendo a combinação das séries originais com as métricas apresentaram ganhos não muito expressivos.
650 $aRemote sensing
650 $aSensoriamento Remoto
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653 $aSistemas integrados
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700 1 $aFERRAZ, R. P. D.
700 1 $aBÉGUÉ, A.
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