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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Meio-Norte.
Data corrente:  03/07/2013
Data da última atualização:  14/12/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  NORONHA, M. de A.; LOPES, C. L. R. B. P.; OLIVEIRA, B. M. M. de; VENTURA, H. P.; TÔRRES, R. J. A.; MICHEREFF, S. J.; SILVA, K. J. D. e.
Afiliação:  MARISSONIA DE ARAUJO NORONHA, CPATC; CATARINA LHINCY RIBEIRO BRAGA PEREIRA LOPES, UFRPE; BÁRBARA MARCÉLIA MARTINS DE OLIVEIRA, UFRPE; HUGO PADILHA VENTURA, UFRPE; RÔMULO JOSÉ ALVES TÔRRES, UFRPE; SAMI JORGE MICHEREFF, UFRPE; KAESEL JACKSON DAMASCENO E SILVA, CPAMN.
Título:  Reação de genótipos de feijão-caupi a Fusarium oxysporum f. sp. tracheiphilum, Rhizoctonia solani e Sclerotium rolfsii.
Ano de publicação:  2013
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO NACIONAL DE FEIJÃO-CAUPI, 3., 2013, Recife. Feijão-Caupi como alternativa sustentável para os sistemas produtivos familiares e empresariais. Recife: IPA, 2013.
Idioma:  Português
Notas:  CONAC 2012. Disponível em: http://www.conac2012.org/resumos/pdf/056a.pdf. Acesso em: 03 jul. 2013.
Conteúdo:  Os patógenos habitantes do solo Fusarium oxysporum f.sp. tracheiphilum, Rhizoctonia solani e Sclerotium rolfsii infectam o feijão-caupi e causam redução na sua produtividade. Considerando que, a adoção de cultivares resistentes a estes patógenos constitui-se numa das medidas de controle mais viáveis, este trabalho teve como objetivo avaliar a reação de genótipos de feijão-caupi a estes três patógenos radiculares F. oxysporum f.sp. tracheiphilum, R. solani e S.rolfsii. Os ensaios foram conduzidos sob condições de casa de vegetação e os 36 genótipos de feijão-caupi foram avaliados quanto à resistência a R. solani e S.rolfsii pelo método da infestação do solo com o inóculo dos respectivos patógenos. Já para avaliação de F. oxysporum f.sp. tracheiphilum os genótipos de feijão-caupi foram imersos numa suspensão do patógeno. A testemunha consistiu de plantas não inoculadas com os patógenos.
Palavras-Chave:  Doença radicular.
Thesagro:  Germoplasma; Vigna Unguiculata.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio-Norte (CPAMN)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPAMN29220 - 1UPCAA - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  13/05/2010
Data da última atualização:  05/01/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 2
Autoria:  EPIPHANIO, R. D. V.; FORMAGGIO, A. R.; RUDORFF, B. F. T.; MAEDA, E. E.; LUIZ, A. J. B.
Afiliação:  Rui Dalla Valle Epiphanio, Louis Dreyfus Commodities Brasil S.A.; Antonio Roberto Formaggio, INPE; Bernardo Friedrich Theodor Rudorff, INPE; Eduardo Eiji Maeda, University of Helsinki; ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA.
Título:  Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil.
Ano de publicação:  2010
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF v. 45, n. 1, p. 72-80, 2010.
Idioma:  Inglês
Português
Conteúdo:  Abstract ? The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classification overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fields were less prevalent, the classifier overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classification accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classification of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less efficient, overestimating soybean areas.
Palavras-Chave:  Mapa temático; Thematic map.
Thesagro:  Estatística Agrícola; Glycine Max; Sensoriamento Remoto.
Thesaurus NAL:  Accuracy; Agricultural statistics; Classification; Remote sensing.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE-2010/47610/1/45n01a10.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE47610 - 1UPEAP - PP630.72081P474
CNPMA9513 - 1UPCAP - DDAPPAT 20102010.00063
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