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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
15/12/1999 |
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Data da última atualização: |
05/07/2019 |
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Autoria: |
SERENO, F. T. P. de S.; SERENO, J. R. B. |
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Afiliação: |
FABIANA TAVRES PIRES DE SOUZA SERENO, CPAP; JOSÉ ROBSON BEZERRA SERENO, CPAP. |
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Título: |
Emergência de Haematobia irritans nas massas fecais de bovinos das raças nelore e pantaneira no Pantanal Mato-Grossense. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 34, n. 9, p. 1705-09, set. 1999 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Emergence of Haematobia Irritans in feces of Nelore and Pantaneira breed in the pantanal mato-grossense, Brazil. |
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Conteúdo: |
Este trabalho foi realizado na Fazenda Nhumirim de propriedade da Embrapa-Centro de Pesquisa Agropecuaria do Pantanal, em Corumba, MS, no periodo de 11/93 a 05/94, com coletas mensais de massas fecais de bovinos das racas Nelore e Pantaneira, com o objetivo de comparar o numero de moscas-do-chifre nas duas racas e determinar qual das duas exerce maior atracao sobre a mosca-do-chifre (Haematobia irritans), De 112 fezes bovinas recolhidas de cada raca, observou-se que em Nelore, 107 (95,5%) massas fecais apresentavam pupas de dipteros, e apenas 72 (64,3%) tinham pupas de H. irritans; na raca Pantaneira, das 105 (94,0%) massas fecais com pupas de dipteros apenas 60 (53,6%) apresentavam H. irritans. Os resultados das medicoes comparativas dos parametros comprimento, largura, diametro, altura e volume entre as massas fecais demonstraram que nao houve diferenca significativa (P>0,05). O numero de pupas de dipteros coletadas nas massas fecais de bovinos da raca Pantaneira (n=2892) foi maior do que em Nelore (n=1715) (P<0,05). Em relacao a H. irritans, observou-se maior numero de pupas nas massas fecais de bovinos da raca Pantaneira (n=399) (P<0,05) do que em Nelore (n=237). As massas fecais dos Pantaneiros apresentavam tambem maior (P<0,05) numero total de pupas por volume de fezes. Os resultados indicam que os bovinos da raca Pantaneira exercem maior atracao sobre a mosca-do-chifre. |
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Palavras-Chave: |
Flies; Moscas. |
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Thesagro: |
Controle Biológico. |
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Thesaurus Nal: |
biological control. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/16498/1/pab97_133.pdf
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Marc: |
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520 $aEste trabalho foi realizado na Fazenda Nhumirim de propriedade da Embrapa-Centro de Pesquisa Agropecuaria do Pantanal, em Corumba, MS, no periodo de 11/93 a 05/94, com coletas mensais de massas fecais de bovinos das racas Nelore e Pantaneira, com o objetivo de comparar o numero de moscas-do-chifre nas duas racas e determinar qual das duas exerce maior atracao sobre a mosca-do-chifre (Haematobia irritans), De 112 fezes bovinas recolhidas de cada raca, observou-se que em Nelore, 107 (95,5%) massas fecais apresentavam pupas de dipteros, e apenas 72 (64,3%) tinham pupas de H. irritans; na raca Pantaneira, das 105 (94,0%) massas fecais com pupas de dipteros apenas 60 (53,6%) apresentavam H. irritans. Os resultados das medicoes comparativas dos parametros comprimento, largura, diametro, altura e volume entre as massas fecais demonstraram que nao houve diferenca significativa (P>0,05). O numero de pupas de dipteros coletadas nas massas fecais de bovinos da raca Pantaneira (n=2892) foi maior do que em Nelore (n=1715) (P<0,05). Em relacao a H. irritans, observou-se maior numero de pupas nas massas fecais de bovinos da raca Pantaneira (n=399) (P<0,05) do que em Nelore (n=237). As massas fecais dos Pantaneiros apresentavam tambem maior (P<0,05) numero total de pupas por volume de fezes. Os resultados indicam que os bovinos da raca Pantaneira exercem maior atracao sobre a mosca-do-chifre.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Meio Ambiente. Para informações adicionais entre em contato com cnpma.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
15/10/2020 |
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Data da última atualização: |
25/08/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
PADILHA, M. C. de C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICENTE, A. K.; URBINA SALAZAR, D. F.; GUIMARÃES, C. C. B. |
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Afiliação: |
MANUELA CORRÊA DE CASTRO PADILHA, ESALQ-USP; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; JOSÉ ALEXANDRE MELO DEMATTÊ, ESALQ-USP; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPMA; ANDREA KOGA VICENTE; DIEGO FERNANDO URBINA SALAZAR, ESALQ-USP; CLÉCIA CRISTINA BARBOSA GUIMARÃES, ESALQ-USP. |
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Título: |
Using Landsat and soil clay content to map soil organic carbon of oxisols and Ultisols near São Paulo, Brazil. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Geoderma Regional, v. 21, e00253, 2020. |
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ISSN: |
2352-0094 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2020.e00253 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Quantification of soil organic carbon (SOC) is a low-cost and necessary practice to meet increasing agricultural demands. Studies show that remote sensing (RS) is important for SOC prediction and its use has become crucial in agricultural management. In this study, a Multiple Linear Regression (MLR) model was constructed to predict SOC in a site in Piracicaba, São Paulo, Brazil. As predictor variables, we used the optical-satellite data of OLI/Landsat-8 sensor (bands 5 and 7, specifically), clay concentration, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We collected 218 samples at the sampling points in the field to quantify clay and SOC in the laboratory as a calibration procedure. An Exposed Soil Mask (ESM) was created using the method GEOS3 technology, which showed pixels with greater variability of bare soil. The pixels were evaluated with their respective surface reflectance values obtained by the satellite sensor and their respective NDVI index values. We evaluated the model predictive performance based on the adjusted coefficient of determination (R2), the Root Mean-Squared Error (RMSE), and the Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in data validation. The MLR model presented R2 values 0.79 and 0.81 for calibration and validation, respectively. We obtained important RMSE and RPIQ values, 0.14 and 2.32, respectively. The high RPIQ indicated significative sampling distribution around the trendline. After construction, the model was applied to the C spatial distribution using the predictive variables as layers, predominant concentrations of 0.65 to 0.79 g. Kg-1 in 51 (23.4%) soil samples. The analysis presented here offer possibilities for SOC prediction using Geographic Information Systems (GIS) tools. MenosAbstract: Quantification of soil organic carbon (SOC) is a low-cost and necessary practice to meet increasing agricultural demands. Studies show that remote sensing (RS) is important for SOC prediction and its use has become crucial in agricultural management. In this study, a Multiple Linear Regression (MLR) model was constructed to predict SOC in a site in Piracicaba, São Paulo, Brazil. As predictor variables, we used the optical-satellite data of OLI/Landsat-8 sensor (bands 5 and 7, specifically), clay concentration, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We collected 218 samples at the sampling points in the field to quantify clay and SOC in the laboratory as a calibration procedure. An Exposed Soil Mask (ESM) was created using the method GEOS3 technology, which showed pixels with greater variability of bare soil. The pixels were evaluated with their respective surface reflectance values obtained by the satellite sensor and their respective NDVI index values. We evaluated the model predictive performance based on the adjusted coefficient of determination (R2), the Root Mean-Squared Error (RMSE), and the Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in data validation. The MLR model presented R2 values 0.79 and 0.81 for calibration and validation, respectively. We obtained important RMSE and RPIQ values, 0.14 and 2.32, respectively. The high RPIQ indicated significative sampling distribution around the trendline. After construction, the model... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Digital soil mapping; Multiple linear regression. |
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Thesagro: |
Argissolos; Carbono; Latossolo; Oxisol; Satélite; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Landsat; Oxisols; Soil organic carbon; Soil properties. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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001 2125532
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520 $aAbstract: Quantification of soil organic carbon (SOC) is a low-cost and necessary practice to meet increasing agricultural demands. Studies show that remote sensing (RS) is important for SOC prediction and its use has become crucial in agricultural management. In this study, a Multiple Linear Regression (MLR) model was constructed to predict SOC in a site in Piracicaba, São Paulo, Brazil. As predictor variables, we used the optical-satellite data of OLI/Landsat-8 sensor (bands 5 and 7, specifically), clay concentration, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We collected 218 samples at the sampling points in the field to quantify clay and SOC in the laboratory as a calibration procedure. An Exposed Soil Mask (ESM) was created using the method GEOS3 technology, which showed pixels with greater variability of bare soil. The pixels were evaluated with their respective surface reflectance values obtained by the satellite sensor and their respective NDVI index values. We evaluated the model predictive performance based on the adjusted coefficient of determination (R2), the Root Mean-Squared Error (RMSE), and the Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in data validation. The MLR model presented R2 values 0.79 and 0.81 for calibration and validation, respectively. We obtained important RMSE and RPIQ values, 0.14 and 2.32, respectively. The high RPIQ indicated significative sampling distribution around the trendline. After construction, the model was applied to the C spatial distribution using the predictive variables as layers, predominant concentrations of 0.65 to 0.79 g. Kg-1 in 51 (23.4%) soil samples. The analysis presented here offer possibilities for SOC prediction using Geographic Information Systems (GIS) tools.
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700 1 $aGUIMARÃES, C. C. B.
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Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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