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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Clima Temperado. |
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Data corrente: |
16/02/2008 |
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Data da última atualização: |
02/01/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
MATTOS, M. L. T.; MARTINS, J. F. da S.; NOLDIN, J. A.; BARRIGOSSI, J. A. (ed.). |
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Título: |
Caderneta de campo: produção integrada de arroz irrigado (versão 0). |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2007. |
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Páginas: |
36 p. |
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Série: |
(Embrapa Clima Temperado. Documentos, 185). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
São apresentados quadros destinados ao registro de dados sobre procedimentos técnicos adotados em empresas orizícolas. O objetivo é obter, organizar e disponibilizar um maior volume possível de informação qualificado, capaz de viabilizar a rastreabilidade de todo o sistema, seja de produção do cereal, no campo, ou mesmo de processos de pós-colheita e beneficiamento, em plantas industriais. |
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Palavras-Chave: |
Certificação. |
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Thesagro: |
Arroz; Arroz Irrigado; Oryza Sativa; Produção Integrada; Selo de Qualidade. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/33628/1/documento-185.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPAF-2009-09/26630/1/documento_185.pdf
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Marc: |
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245 $aCaderneta de campo$bprodução integrada de arroz irrigado (versão 0).
260 $aPelotas: Embrapa Clima Temperado$c2007
300 $a36 p.
490 $a(Embrapa Clima Temperado. Documentos, 185).
520 $aSão apresentados quadros destinados ao registro de dados sobre procedimentos técnicos adotados em empresas orizícolas. O objetivo é obter, organizar e disponibilizar um maior volume possível de informação qualificado, capaz de viabilizar a rastreabilidade de todo o sistema, seja de produção do cereal, no campo, ou mesmo de processos de pós-colheita e beneficiamento, em plantas industriais.
650 $aArroz
650 $aArroz Irrigado
650 $aOryza Sativa
650 $aProdução Integrada
650 $aSelo de Qualidade
653 $aCertificação
700 1 $aMARTINS, J. F. da S.
700 1 $aNOLDIN, J. A.
700 1 $aBARRIGOSSI, J. A.
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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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 Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
21/01/2020 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PADILHA, M. C. C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; URBINA SALAZAR, D.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; MANZATTO, C. V. |
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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; DIEGO URBINA SALAZAR, ESALQ-USP; ANDREA KOGA-VICENTE; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPMA; CELSO VAINER MANZATTO, CNPMA. |
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Título: |
Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042. |
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Páginas: |
p. 1-4. |
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ISBN: |
978-85-17-00097-3 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: The quantification of soil organic carbon (SOC) is essential to agriculture and sustainable use of the land. However, there are difficulties to estimate it in large areas due to high cost of soil sample extraction, and laboratory preparations. There are approaches that may facilitate the estimation of SOC, such as the use of satellite imagery and the application of statistical models based on the spectral bands of the satellite under study. In July of 2017, this study proposed a prediction statistical model from optical-orbital data of the series Landsat, OLI sensor for estimating SOC content. |
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Palavras-Chave: |
Landsat OLI; Linear regression. |
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Thesagro: |
Carbono; Regressão Linear; Satélite; Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Linear models; Prediction; Regression analysis; Soil organic carbon. |
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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/209286/1/Vicente-prediction-statistical-2019.pdf
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Marc: |
LEADER 01669nam a2200337 a 4500
001 2119120
005 2020-01-21
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
020 $a978-85-17-00097-3
100 1 $aPADILHA, M. C. C.
245 $aPrediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor.$h[electronic resource]
260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 19., 2019, Santos. Anais... São José dos Campos: INPE, 2019. Ref. 96042.$c2019
300 $ap. 1-4.
520 $aAbstract: The quantification of soil organic carbon (SOC) is essential to agriculture and sustainable use of the land. However, there are difficulties to estimate it in large areas due to high cost of soil sample extraction, and laboratory preparations. There are approaches that may facilitate the estimation of SOC, such as the use of satellite imagery and the application of statistical models based on the spectral bands of the satellite under study. In July of 2017, this study proposed a prediction statistical model from optical-orbital data of the series Landsat, OLI sensor for estimating SOC content.
650 $aLinear models
650 $aPrediction
650 $aRegression analysis
650 $aSoil organic carbon
650 $aCarbono
650 $aRegressão Linear
650 $aSatélite
650 $aSolo
653 $aLandsat OLI
653 $aLinear regression
700 1 $aVICENTE, L. E.
700 1 $aDEMATTÊ, J. A. M.
700 1 $aLOEBMANN, D. G. dos S. W.
700 1 $aURBINA SALAZAR, D.
700 1 $aKOGA-VICENTE, A.
700 1 $aARAUJO, L. S. de
700 1 $aMANZATTO, C. V.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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