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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais; Embrapa Uva e Vinho. |
Data corrente: |
20/11/2017 |
Data da última atualização: |
30/04/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
LERIN, S.; GROHS, D. S.; ALMANÇA, M. A. K.; BOTTON, M.; MELLO-FARIAS, P.; FACHINELLO, J. C. |
Afiliação: |
Sabrina Lerin, Universidade Federal de Pelotas/Campus Universitário Capão do Leão; DANIEL SANTOS GROHS, CNPUV; Marcus André Kurtz Almança, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul/Campus Bento Gonçalves; MARCOS BOTTON, CNPUV; Paulo Mello-Farias, Universidade Federal de Pelotas/Campus Universitário Capão do Leão; José Carlos Fachinello, In memorian. |
Título: |
Prediction model for phenology of grapevine cultivars with hot water treatment. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 10, p. 887-895, out. 2017. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Título em português: Modelo de previsão para fenologia de cultivares de videira com tratamento de água quente. |
Conteúdo: |
The objective of this work was to prepare a prediction model for the phenology of grapevine cultivars (Bordô, Cabernet Sauvignon, Moscato Embrapa, Paulsen 1103, SO4, and IAC 572) using hot water treatment. The heat treatment with hot water consisted of combinations of three temperatures (50, 53, and 55°C) and three time periods (30, 45, and 60 min), with or without previous hydration for 30 min. After the treatments, the cuttings were planted in the field and their phenological development was evaluated during two months. The six studied cultivars presented different responses to the effects of the factors temperature and time, but did not differ significantly regarding hydration. It was possible to develop a mathematical model for the use of hot water treatment in grapevine cuttings, based on phenological development (yphenology = 48.268 - 0.811x1 - 0.058x2) and validated by the variables sprouting and root emission. From the developed model, it is recommended that the hot water treatment be applied in the temperature range between 48 and 51°C for cuttings of all cultivars. O objetivo deste trabalho foi elaborar um modelo de previsão da fenologia de cultivares de videira (Bordô, Cabernet Sauvignon, Moscato Embrapa, Paulsen 1103, SO4 e IAC 572) com uso de tratamento de água quente. O tratamento térmico com água quente consistiu de combinações de três temperaturas (50, 53 e 55°C) com três intervalos de tempo (30, 45 e 60 min), com ou sem hidratação prévia por 30 min. Após os tratamentos, as estacas foram plantadas a campo e seu desenvolvimento fenológico foi avaliado por dois meses. As seis cultivares estudadas apresentaram respostas distintas quanto à influência dos fatores temperatura e tempo, mas não diferiram significativamente quanto à hidratação. Foi possível desenvolver um modelo matemático para uso do tratamento de água quente em estacas de videira, baseado no desenvolvimento fenológico (yfenologia= 48,268 - 0,811x1 - 0,058x2) e validado com as variáveis brotação e emissão de raízes. Recomenda-se, a partir do modelo desenvolvido, que o tratamento de água quente seja aplicado na faixa de temperatura entre 48 e 51°C para estacas de todas as cultivares. MenosThe objective of this work was to prepare a prediction model for the phenology of grapevine cultivars (Bordô, Cabernet Sauvignon, Moscato Embrapa, Paulsen 1103, SO4, and IAC 572) using hot water treatment. The heat treatment with hot water consisted of combinations of three temperatures (50, 53, and 55°C) and three time periods (30, 45, and 60 min), with or without previous hydration for 30 min. After the treatments, the cuttings were planted in the field and their phenological development was evaluated during two months. The six studied cultivars presented different responses to the effects of the factors temperature and time, but did not differ significantly regarding hydration. It was possible to develop a mathematical model for the use of hot water treatment in grapevine cuttings, based on phenological development (yphenology = 48.268 - 0.811x1 - 0.058x2) and validated by the variables sprouting and root emission. From the developed model, it is recommended that the hot water treatment be applied in the temperature range between 48 and 51°C for cuttings of all cultivars. O objetivo deste trabalho foi elaborar um modelo de previsão da fenologia de cultivares de videira (Bordô, Cabernet Sauvignon, Moscato Embrapa, Paulsen 1103, SO4 e IAC 572) com uso de tratamento de água quente. O tratamento térmico com água quente consistiu de combinações de três temperaturas (50, 53 e 55°C) com três intervalos de tempo (30, 45 e 60 min), com ou sem hidratação prévia por 30 min. Após os ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Cultural treatments; Desenvolvimento vegetativo; Doença de tronco da videira; Produção de muda; Trato cultural; Vegetative development. |
Thesagro: |
Fruticultura. |
Thesaurus Nal: |
Fruit growing; Seedling production; Vitis. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/168165/1/24895-124746-1-PB-1.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/166963/1/Prediction-model-for-phenology-of-grapevine.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Classificação |
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Registro |
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URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
30/01/2023 |
Data da última atualização: |
11/08/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
PEREIRA, F. R. da S.; REIS, A. A. dos; FREITAS, R. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; AMARAL, L. R. do; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; MORO, E.; MAGALHÃES, P. S. G. |
Afiliação: |
FRANCISCO R. DA S. PEREIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALAGOAS; ALINY APARECIDA DOS REIS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; RODRIGO G. FREITAS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; LUCAS RIOS DO AMARAL, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; EDEMAR MORO, UNIVERSIDADE DO OESTE PAULISTA; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. |
Título: |
Imputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data: a case study in a grass-dominated área. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal of Geo-Information, v. 12, n. 2, 41, Feb. 2023. |
DOI: |
https://doi.org/ 10.3390/ijgi12020041 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
In this study, we propose a methodological framework to impute missing parts of UAV orthomosaics using PlanetScope (PS) and Sentinel-2 (S2) data and the random forest (RF) algorithm of an integrated crop-livestock system (ICLS) covered by grass at the time. |
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Data intercalibration; Índice de vegetação; Machine learning; Random forest; Spatial gap-filling method; Spatial imputation method. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão; Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Normalized difference vegetation index; Precision agriculture; Remote sensing; Unmanned aerial vehicles. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151339/1/AP-Imputation-missing-parts-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01581naa a2200397 a 4500 001 2151339 005 2023-08-11 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/ 10.3390/ijgi12020041$2DOI 100 1 $aPEREIRA, F. R. da S. 245 $aImputation of missing parts in UAV orthomosaics using PlanetScope and Sentinel-2 data$ba case study in a grass-dominated área.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aIn this study, we propose a methodological framework to impute missing parts of UAV orthomosaics using PlanetScope (PS) and Sentinel-2 (S2) data and the random forest (RF) algorithm of an integrated crop-livestock system (ICLS) covered by grass at the time. 650 $aNormalized difference vegetation index 650 $aPrecision agriculture 650 $aRemote sensing 650 $aUnmanned aerial vehicles 650 $aAgricultura de Precisão 650 $aSensoriamento Remoto 653 $aAprendizado de máquina 653 $aData intercalibration 653 $aÍndice de vegetação 653 $aMachine learning 653 $aRandom forest 653 $aSpatial gap-filling method 653 $aSpatial imputation method 700 1 $aREIS, A. A. dos 700 1 $aFREITAS, R. G. 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 700 1 $aAMARAL, L. R. do 700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A. 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C. 700 1 $aMORO, E. 700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G. 773 $tInternational Journal of Geo-Information$gv. 12, n. 2, 41, Feb. 2023.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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