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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
14/10/2021 |
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Data da última atualização: |
10/06/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LUCCAS, M. dos S.; HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; FERREIRA, E. J.; TORRE NETO, A. |
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Afiliação: |
PAULO SERGIO DE P HERRMANN JUNIOR, CNPDIA; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; ANDRE TORRE NETO, CNPDIA. |
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Título: |
O Nariz eletrônico (E-nose) e a inteligência artificial, aplicados para monitorar de forma não invasiva o nível de estresse hídrico da soja. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 13., 2021, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2021. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Lea Chapaval Andri, Marcelo Mattos Cavallari, Manuel Antonio Chagas Jacinto. |
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Páginas: |
54 |
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ISSN: |
1980-6841 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severidade do estresse hídrico na planta. Amostras de 500 µl de gases da câmara foram obtidas em triplicata, sendo utilizado o método de “headspace”, para análise global dos compostos orgânicos voláteis (COVs). Um “E-nose” comercial da Alpha Moss foi utilizado. As curvas de sensibilidade (η(%)) obtidas alimentaram a base de dados junto ao monitoramento da câmara. As técnicas de mineração de dados foram utilizadas, por intermédio do software “WekaTM” e utilizou-se a estratégia de árvore de decisão, “K-nearest neighbors (KNN)” e análise de discriminantes lineares (LDA). Testes de validação foram aplicados nos aprendizados, considerando plantas distintas para o treino e o teste, o que representou bons resultados para o aprendizado sobre o comportamento da medida de amostra de planta através do conjunto de outras plantas. Ao final de 27 testes, obteve-se um classificador capaz de detectar com bom índice de acerto a ausência de irrigação e, com uma menor eficiência, a severidade do estresse, usando o monitoramento de uma planta para predição do comportamento de outra. Nos trabalhos futuros pretende-se investigar essa aplicação metodológica em condições experimentais adversas e os seus níveis de severidade. MenosA intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severid... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cultura da soja; Estresse abiótico. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226957/1/P-O-Nariz-eletronico-E-nose-e-a-inteligencia-artificial-aplicados-para-monitorar-de.pdf
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520 $aA intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severidade do estresse hídrico na planta. Amostras de 500 µl de gases da câmara foram obtidas em triplicata, sendo utilizado o método de “headspace”, para análise global dos compostos orgânicos voláteis (COVs). Um “E-nose” comercial da Alpha Moss foi utilizado. As curvas de sensibilidade (η(%)) obtidas alimentaram a base de dados junto ao monitoramento da câmara. As técnicas de mineração de dados foram utilizadas, por intermédio do software “WekaTM” e utilizou-se a estratégia de árvore de decisão, “K-nearest neighbors (KNN)” e análise de discriminantes lineares (LDA). Testes de validação foram aplicados nos aprendizados, considerando plantas distintas para o treino e o teste, o que representou bons resultados para o aprendizado sobre o comportamento da medida de amostra de planta através do conjunto de outras plantas. Ao final de 27 testes, obteve-se um classificador capaz de detectar com bom índice de acerto a ausência de irrigação e, com uma menor eficiência, a severidade do estresse, usando o monitoramento de uma planta para predição do comportamento de outra. Nos trabalhos futuros pretende-se investigar essa aplicação metodológica em condições experimentais adversas e os seus níveis de severidade.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
02/03/2023 |
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Data da última atualização: |
02/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAVALIERI, S. D.; PRADO, R.; MARCON, E. F.; LUDWIG, T. D.; CANEZIN, A. C. O.; SANCHEZ, F. B.; SILVA, A. C. A. da; BERGAMIN, F. A.; NIGRO, D.; STREK, H.; IKEDA, F. S.; KARAM, D. |
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Afiliação: |
SIDNEI DOUGLAS CAVALIERI, CNPA; RAFAEL PRADO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; EDUARDA FERRAZ MARCON, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; THIAGO DEOMAR LUDWIG, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; ANA CLÁUDIA OLIVEIRA CANEZIN, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; FERNANDO BRENTEL SANCHEZ, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; ANA CAROLINA APRIGIO DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; FELÍCIO AGUIAR BERGAMIN, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO; DANIEL NIGRO, BAYER; HARRY STREK, BAYER; FERNANDA SATIE IKEDA, CPAMT; DECIO KARAM, CNPMS. |
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Título: |
Plataformas de manejo de plantas daninhas resistentes a herbicidas no sistema soja-algodão: receitas econômicas e custos com herbicidas. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DO ALGODÃO, 13., 2022, Salvador, BA. Algodão brasileiro: desafios e perspectivas no novo cenário mundial: livro de resumos. Patos de Minas, MG: Abrapa; Brasília, DF: Embrapa, 2022. [p. 158.] |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores técnicos: Abrapa, Embrapa. |
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Conteúdo: |
A resistência de plantas daninhas é qualificada como um dos principais problemas da agricultura no contexto global, sendo consequência da aplicação exclusiva e continuada de um mesmo herbicida ou de herbicidas de mesmo mecanismo de ação no decorrer do tempo. Desse modo, objetivou-se com este estudo avaliar a receita econômica com a produção de grãos e fibra e o custo com tratamentos herbicidas em área com histórico de mais de 20 anos de cultivo com o sistema de produção soja-algodão em resposta a diferentes plataformas de manejo de plantas daninhas resistentes a herbicidas (PM). O trabalho é de longa duração e se iniciou na safra 2018/2019 com a implantação de uma Unidade Demonstrativa (UD) em Lucas do Rio Verde-MT (temperatura e precipitação média anual de 25,4 °C e 1.451 mm), composta por seis parcelas de 1,2 hectares (120 x 100 m). Entretanto, o sistema sucessivo soja-algodão foi interrompido em 2021 com o cultivo de milho na segunda safra, justificado pelo atraso da semeadura da soja no ciclo anterior e consequente perda do período ideal de semeadura do algodoeiro. As PM utilizadas nas parcelas foram: 1) aplicação quase que exclusiva de glyphosate em pós-emergência (PÓS) nas três culturas; 2) aplicação de glyphosate e graminicidas na soja e no algodoeiro, e de atrazine e tembotrione em mistura de tanque no milho em PÓS; 3) aplicação de metribuzin ou clomazone na soja e trifluralin, s-metolachlor e prometryn no algodoeiro em pré-emergência (PRÉ) combinado com tratamentos em PÓS (glyphosate e graminicidas), e de atrazine e tembotrione em mistura de tanque no milho em PÓS; 4) aplicação de herbicidas em PRÉ e PÓS, idem PM-3, com retirada manual parcial das inflorescências de plantas daninhas remanescentes antes da colheita, simulando um equipamento que destrói as sementes durante a colheita, reduzindo a disseminação e incorporação ao banco de sementes do solo; 5 e 6) controle químico (diferentes herbicidas posicionados em PRÉ e PÓS) e cultural de plantas daninhas com cultivo de Urochloa ruziziensis no primeiro ciclo da safra 2019/2020. As espécies com maior importância relativa por ocasião da pré-semeadura e pré-colheita das culturas foram Eleusine indica e Digitaria insularis. A comparação dos resultados de receita econômica e custo com herbicidas entre as PM foi realizada considerando as produtividades e a cotação das ?commodities? no dia de cada colheita e o valor da conversão do dólar para real no dia da aplicação de cada tratamento herbicida. A receita com a produção de grãos e fibra no decorrer das safras foi de R$ 47.929,50, R$ 46.873,27, 50.690,93, 50.271,66, 49.286,10 e 51.846,18, enquanto o custo com herbicidas acumulado foi de R$ 2.486,16, R$ 2.947,31, R$ 2.896,64, R$ 2.916,80, R$ 2.374,47 e R$ 2.240,71, respectivamente para os PM-1, PM-2, PM-3, PM-4, PM-5 e PM-6. Embora o PM-5 e o PM-6 não tenham gerado receita com a soja na safra 2019/2020 devido ao cultivo de U. ruziziensis, houve expressiva recuperação de receita promovida pela forrageira nos cultivos sucedâneos, principalmente com o algodoeiro e o milho, explicada pela supressão de plantas daninhas e melhorias nas características físico-químicas do solo. Igualmente, a presença de palhada de U. ruziziensis (4.608 kg ha-1 antes da semeadura do algodoeiro em sucessão) bem distribuída na superfície do solo reduziu a necessidade de aplicação de herbicidas nos cultivos sucedâneos, resultando em economia. Conclui-se que PMs com intervenções de forrageiras no sistema soja-algodão e rotação de herbicidas com diferentes mecanismos de ação podem proporcionar melhor resultado econômico a médio prazo e maiores níveis de controle de plantas daninhas comparados a PMs com a utilização exclusiva de herbicidas, principalmente de glyphosate, além de prevenir a seleção de biótipos resistentes a herbicidas. MenosA resistência de plantas daninhas é qualificada como um dos principais problemas da agricultura no contexto global, sendo consequência da aplicação exclusiva e continuada de um mesmo herbicida ou de herbicidas de mesmo mecanismo de ação no decorrer do tempo. Desse modo, objetivou-se com este estudo avaliar a receita econômica com a produção de grãos e fibra e o custo com tratamentos herbicidas em área com histórico de mais de 20 anos de cultivo com o sistema de produção soja-algodão em resposta a diferentes plataformas de manejo de plantas daninhas resistentes a herbicidas (PM). O trabalho é de longa duração e se iniciou na safra 2018/2019 com a implantação de uma Unidade Demonstrativa (UD) em Lucas do Rio Verde-MT (temperatura e precipitação média anual de 25,4 °C e 1.451 mm), composta por seis parcelas de 1,2 hectares (120 x 100 m). Entretanto, o sistema sucessivo soja-algodão foi interrompido em 2021 com o cultivo de milho na segunda safra, justificado pelo atraso da semeadura da soja no ciclo anterior e consequente perda do período ideal de semeadura do algodoeiro. As PM utilizadas nas parcelas foram: 1) aplicação quase que exclusiva de glyphosate em pós-emergência (PÓS) nas três culturas; 2) aplicação de glyphosate e graminicidas na soja e no algodoeiro, e de atrazine e tembotrione em mistura de tanque no milho em PÓS; 3) aplicação de metribuzin ou clomazone na soja e trifluralin, s-metolachlor e prometryn no algodoeiro em pré-emergência (PRÉ) combinado com tratamentos ... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Algodão; Capim Urochloa; Diversificação de Cultura; Erva Daninha; Herbicida; Manejo; Rentabilidade; Resistência; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Urochloa ruziziensis. |
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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/1152046/1/2022-cpamt-fsi-cba-plataforma-manejo-plantas-daninhas-resistentes-herbicidas-sistema-soja-algodao-receitas-economicas-custos-herbicidas-158.pdf
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Marc: |
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520 $aA resistência de plantas daninhas é qualificada como um dos principais problemas da agricultura no contexto global, sendo consequência da aplicação exclusiva e continuada de um mesmo herbicida ou de herbicidas de mesmo mecanismo de ação no decorrer do tempo. Desse modo, objetivou-se com este estudo avaliar a receita econômica com a produção de grãos e fibra e o custo com tratamentos herbicidas em área com histórico de mais de 20 anos de cultivo com o sistema de produção soja-algodão em resposta a diferentes plataformas de manejo de plantas daninhas resistentes a herbicidas (PM). O trabalho é de longa duração e se iniciou na safra 2018/2019 com a implantação de uma Unidade Demonstrativa (UD) em Lucas do Rio Verde-MT (temperatura e precipitação média anual de 25,4 °C e 1.451 mm), composta por seis parcelas de 1,2 hectares (120 x 100 m). Entretanto, o sistema sucessivo soja-algodão foi interrompido em 2021 com o cultivo de milho na segunda safra, justificado pelo atraso da semeadura da soja no ciclo anterior e consequente perda do período ideal de semeadura do algodoeiro. As PM utilizadas nas parcelas foram: 1) aplicação quase que exclusiva de glyphosate em pós-emergência (PÓS) nas três culturas; 2) aplicação de glyphosate e graminicidas na soja e no algodoeiro, e de atrazine e tembotrione em mistura de tanque no milho em PÓS; 3) aplicação de metribuzin ou clomazone na soja e trifluralin, s-metolachlor e prometryn no algodoeiro em pré-emergência (PRÉ) combinado com tratamentos em PÓS (glyphosate e graminicidas), e de atrazine e tembotrione em mistura de tanque no milho em PÓS; 4) aplicação de herbicidas em PRÉ e PÓS, idem PM-3, com retirada manual parcial das inflorescências de plantas daninhas remanescentes antes da colheita, simulando um equipamento que destrói as sementes durante a colheita, reduzindo a disseminação e incorporação ao banco de sementes do solo; 5 e 6) controle químico (diferentes herbicidas posicionados em PRÉ e PÓS) e cultural de plantas daninhas com cultivo de Urochloa ruziziensis no primeiro ciclo da safra 2019/2020. As espécies com maior importância relativa por ocasião da pré-semeadura e pré-colheita das culturas foram Eleusine indica e Digitaria insularis. A comparação dos resultados de receita econômica e custo com herbicidas entre as PM foi realizada considerando as produtividades e a cotação das ?commodities? no dia de cada colheita e o valor da conversão do dólar para real no dia da aplicação de cada tratamento herbicida. A receita com a produção de grãos e fibra no decorrer das safras foi de R$ 47.929,50, R$ 46.873,27, 50.690,93, 50.271,66, 49.286,10 e 51.846,18, enquanto o custo com herbicidas acumulado foi de R$ 2.486,16, R$ 2.947,31, R$ 2.896,64, R$ 2.916,80, R$ 2.374,47 e R$ 2.240,71, respectivamente para os PM-1, PM-2, PM-3, PM-4, PM-5 e PM-6. Embora o PM-5 e o PM-6 não tenham gerado receita com a soja na safra 2019/2020 devido ao cultivo de U. ruziziensis, houve expressiva recuperação de receita promovida pela forrageira nos cultivos sucedâneos, principalmente com o algodoeiro e o milho, explicada pela supressão de plantas daninhas e melhorias nas características físico-químicas do solo. Igualmente, a presença de palhada de U. ruziziensis (4.608 kg ha-1 antes da semeadura do algodoeiro em sucessão) bem distribuída na superfície do solo reduziu a necessidade de aplicação de herbicidas nos cultivos sucedâneos, resultando em economia. Conclui-se que PMs com intervenções de forrageiras no sistema soja-algodão e rotação de herbicidas com diferentes mecanismos de ação podem proporcionar melhor resultado econômico a médio prazo e maiores níveis de controle de plantas daninhas comparados a PMs com a utilização exclusiva de herbicidas, principalmente de glyphosate, além de prevenir a seleção de biótipos resistentes a herbicidas.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
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