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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido; Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
19/08/2013 |
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Data da última atualização: |
19/09/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
AMARAL, A. J. do; HERNANI, L. C.; OLIVEIRA NETO, M. B. de; CUNHA, T. J. F.; MELO, A. da S. |
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Afiliação: |
ANDRE JULIO DO AMARAL, CNPS; LUIS CARLOS HERNANI, CNPS; MANOEL BATISTA DE OLIVEIRA NETO, CNPS; TONY JARBAS FERREIRA CUNHA, CPATSA; ADOILDO DA SILVA MELO, CNPS. |
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Título: |
Atributos químicos de um neossolo quartzarênico em área de fruticultura irrigada e vegetação nativa de Caatinga. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIAS DO SOLO, 34., 2013. Florianópolis. Anais... Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Os solos de textura arenosa apresentam fragilidade estrutural e textural. O objetivo deste trabalho foi avaliar atributos químicos de um Neossolo Quartzarênico em área de fruticultura irrigada e uma área de referência (vegetação nativa de Caatinga). O estudo foi realizado em Petrolina-PE, Brasil. Foram coletadas amostras de solo em duas áreas: 1) sob Caatinga; 2) sob cultivo de manga (Mangifera indica L.), dispostas de forma pareada, em transecto contendo 10 pontos distanciados de 30 m entre si, em delineamento próximo ao de blocos casualizados. Amostras compostas foram coletadas em seis profundidades: 0,00-0,10; 0,10-0,20; 0,20-0,40; 0,40-0,60; 1,00-1,20; 1,60-1,80m, no início do período chuvoso em novembro de 2011. Em laboratório determinaram-se a reação do solo pH-H2O, cátions trocáveis (Ca2+, Mg2+, Al3+), fósforo disponível (P-disp.), potássio trocável (K+) e o teor de carbono orgânico total. A CTC a pH 7,0 (T) e a saturação por bases (V%) foram calculadas. Os resultados indicam maiores teores dos atributos químicos em área de fruticultura irrigada, em especial, na camada de 0,00-0,10 m do solo e menores teores de Al3+. A adubação com potássio e fósforo, em sistemas irrigados de produção de manga incrementa a translocação desses nutrientes para camadas profundas do solo. Os atributos químicos se correlacionaram de forma linear e positiva com os teores de carbono orgânico. Isso demonstra a importância de estratégias de manejo que visem o incremento de matéria orgânica do solo, em clima semiárido. exportada pelo Brasil são produzidas nessa região (Silva et al., 2008; Ribeiro et al., 2009). No entanto, este impulso econômico só é possível com a aplicação intensiva de capital, uso de agricultura mecanizada, e altas taxas de aplicação de insumos associado ao sistema de irrigação localizada (Silva et al., 2008; Amaral et al., 2011). O uso intensivo de solos arenosos (ácidos, baixa fertilidade e de alta drenabilidade) desperta preocupação quanto ao risco de contaminação dos recursos hídricos por metais pesados presentes nos fertilizantes e pesticidas que são aplicados ou pelo acúmulo destes elementos no solo (Silva et al., 2012). Uma alternativa para minimizar estes riscos é aumentar o aporte de matéria orgânica ao solo, que além de contribuir com a disponibilidade de nutrientes, favorece a agregação, aumenta a retenção de água e pode reduzir a atividade de elementos tóxicos na solução do solo (Bayer & Mielniczuk, 2008). A caracterização química de áreas sob uso com fruticultura irrigada comparada a vegetação nativa de Caatinga em solos arenosos é importante para subsidiar estratégias de manejo que visem o aprimoramento dos sistemas de produção. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns atributos químicos de um Neossolo Quartzarênico em área de vegetação nativa de Caatinga e em área comercial cultivada com Manga (Mangifera indica L.) irrigada, em Petrolina-PE. MenosOs solos de textura arenosa apresentam fragilidade estrutural e textural. O objetivo deste trabalho foi avaliar atributos químicos de um Neossolo Quartzarênico em área de fruticultura irrigada e uma área de referência (vegetação nativa de Caatinga). O estudo foi realizado em Petrolina-PE, Brasil. Foram coletadas amostras de solo em duas áreas: 1) sob Caatinga; 2) sob cultivo de manga (Mangifera indica L.), dispostas de forma pareada, em transecto contendo 10 pontos distanciados de 30 m entre si, em delineamento próximo ao de blocos casualizados. Amostras compostas foram coletadas em seis profundidades: 0,00-0,10; 0,10-0,20; 0,20-0,40; 0,40-0,60; 1,00-1,20; 1,60-1,80m, no início do período chuvoso em novembro de 2011. Em laboratório determinaram-se a reação do solo pH-H2O, cátions trocáveis (Ca2+, Mg2+, Al3+), fósforo disponível (P-disp.), potássio trocável (K+) e o teor de carbono orgânico total. A CTC a pH 7,0 (T) e a saturação por bases (V%) foram calculadas. Os resultados indicam maiores teores dos atributos químicos em área de fruticultura irrigada, em especial, na camada de 0,00-0,10 m do solo e menores teores de Al3+. A adubação com potássio e fósforo, em sistemas irrigados de produção de manga incrementa a translocação desses nutrientes para camadas profundas do solo. Os atributos químicos se correlacionaram de forma linear e positiva com os teores de carbono orgânico. Isso demonstra a importância de estratégias de manejo que visem o incremento de matéria orgânica do ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Clima semiárido; Natural resource; Solos frágeis. |
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Thesagro: |
Caatinga; Conservação do Solo; Fertilidade; Recurso natural; Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Natural resources; Soil; Soil conservation. |
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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/87976/1/Resumo-FINAL-Andre-apos-correcoes-09052013.pdf
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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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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Marc: |
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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.
653 $aCultura da soja
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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