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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
20/08/2015 |
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Data da última atualização: |
15/04/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ARAÚJO, L. G. de; PAIVA, B. A. R. de; BORBA, T. C. de O.; CORTES, M. V. de C. B.; WENDLAND, A. |
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Afiliação: |
LEILA GARCÊS DE ARAÚJO, UFG; BRUNA ALICIA RAFAEL DE PAIVA, doutoranda UNB; TEREZA CRISTINA DE OLIVEIRA BORBA, CNPAF; MARCIO VINICIUS DE C BARROS CORTES, CNPAF; ADRIANE WENDLAND FERREIRA, CNPAF. |
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Título: |
Caracterização genética por REP-PCR de isolados de Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli e Xanthomonas fuscans subsp. fuscans. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo foi estudar a diversidade genética das populações de Xap e Xff usando rep-PCR, relacionando a diversidade genética com sua distribuição geográfica em regiões produtoras de feijoeiro no Brasil. Foram obtidos 42 isolados de Xap e Xff, e quatro isolados de Xanthomonas não patogênicas ao feijoeiro, oriundos dos estados de São Paulo, Goiás, Paraná e Rio Grande do Sul. |
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Palavras-Chave: |
Melhoramento genético. |
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Thesagro: |
Crestamento; Doença de planta; Feijão. |
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Thesaurus Nal: |
Xanthomonas axonopodis; Xanthomonas fuscans. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128216/1/CBMP-386.pdf
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Marc: |
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520 $aO objetivo foi estudar a diversidade genética das populações de Xap e Xff usando rep-PCR, relacionando a diversidade genética com sua distribuição geográfica em regiões produtoras de feijoeiro no Brasil. Foram obtidos 42 isolados de Xap e Xff, e quatro isolados de Xanthomonas não patogênicas ao feijoeiro, oriundos dos estados de São Paulo, Goiás, Paraná e Rio Grande do Sul.
650 $aXanthomonas axonopodis
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700 1 $aWENDLAND, A.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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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: |
01/03/2013 |
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Data da última atualização: |
29/08/2017 |
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Autoria: |
FERNANDES, R. R.; NUNES, G. M.; SILVA, T. S. F. |
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Afiliação: |
RENER RIBEIRO, UFMT; GUSTAVO MANZON NUNES, UFMT; THIAGO SANNA FREIRE SILVA, INPE. |
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Título: |
Classificação orientada a objetos aplicada na caracterização da cobertura da terra no Araguaia. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasilia, DF, v. 47, n. 9, p. 1251-1260, set. 2012. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Object?oriented classification applied to the characterization of soil use and land cover in the Araguaia, Brazil. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi utilizar a classificação orientada a objetos em imagens TM/ Landsat-5, para caracterizar classes de uso e cobertura da terra, na região do Médio Araguaia. A cena 223/068, adquirida em 5/9/2010, foi submetida a correção radiométrica, atmosférica e geométrica, como etapas de pré-processamento. Em seguida, foram geradas duas imagens por meio das matemáticas de bandas espectrais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e do índice de água por diferença normalizada modificado (MNDWI), utilizados na classificação de imagens. Para a segmentação destas, utilizaram-se os parâmetros de escala 250, 200, 150, 100, 50, os algoritmos "assign class" e "nearest neighbor", e os descritores de média, área e relação de borda. Foi empregada matriz de confusão, para avaliar a acurácia da classificação, por meio do coeficiente de exatidão global e do índice de concordância Kappa. A exatidão global para o mapeamento foi de 83,3%, com coeficiente Kappa de 0,72. A classificação foi feita quanto às fitofisionomias do Cerrado, ao uso antrópico e urbano da terra, a corpos d'água e a bancos de areia. As matemáticas de bandas espectrais utilizadas apresentam resultados promissores no delineamento das classes de cobertura da terra no Araguaia. |
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Palavras-Chave: |
Cerrado physiognomies; Classificação digital de imagens; Digital image classification; Fitofisionomias do Cerrado; Image segmentation; MNDWI; NDVI; Segmentação de imagens. |
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Thesagro: |
Sensoriamento remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/77841/1/PAB-v.47-n.9-p.1251-1260.pdf
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Marc: |
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500 $aTítulo em inglês: Object?oriented classification applied to the characterization of soil use and land cover in the Araguaia, Brazil.
520 $aO objetivo deste trabalho foi utilizar a classificação orientada a objetos em imagens TM/ Landsat-5, para caracterizar classes de uso e cobertura da terra, na região do Médio Araguaia. A cena 223/068, adquirida em 5/9/2010, foi submetida a correção radiométrica, atmosférica e geométrica, como etapas de pré-processamento. Em seguida, foram geradas duas imagens por meio das matemáticas de bandas espectrais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e do índice de água por diferença normalizada modificado (MNDWI), utilizados na classificação de imagens. Para a segmentação destas, utilizaram-se os parâmetros de escala 250, 200, 150, 100, 50, os algoritmos "assign class" e "nearest neighbor", e os descritores de média, área e relação de borda. Foi empregada matriz de confusão, para avaliar a acurácia da classificação, por meio do coeficiente de exatidão global e do índice de concordância Kappa. A exatidão global para o mapeamento foi de 83,3%, com coeficiente Kappa de 0,72. A classificação foi feita quanto às fitofisionomias do Cerrado, ao uso antrópico e urbano da terra, a corpos d'água e a bancos de areia. As matemáticas de bandas espectrais utilizadas apresentam resultados promissores no delineamento das classes de cobertura da terra no Araguaia.
650 $aSensoriamento remoto
653 $aCerrado physiognomies
653 $aClassificação digital de imagens
653 $aDigital image classification
653 $aFitofisionomias do Cerrado
653 $aImage segmentation
653 $aMNDWI
653 $aNDVI
653 $aSegmentação de imagens
700 1 $aNUNES, G. M.
700 1 $aSILVA, T. S. F.
773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasilia, DF$gv. 47, n. 9, p. 1251-1260, set. 2012.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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