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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
12/03/2012 |
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Data da última atualização: |
12/03/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RORIZ, A. K. P.; BARBOSA, C. de J.; VELAME, K. V. C.; SOUZA, E. S.; ANDRADE, E. C. de. |
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Afiliação: |
ALZIRA KELLY PASSOS RORIZ, Fapesb; CRISTIANE DE JESUS BARBOSA, CNPMF; KARINA VIEIRA CHIACCHIO VELAME, Fapesb; EVANILDES S. SOUZA; EDUARDO CHUMBINHO DE ANDRADE, SRI. |
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Título: |
Monitoramento do vetor da Huanglongbing (HLB) nos hortos e viveiros produtores de citros e murta na Bahia. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 5., 2011, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Embrapa Mandioca e Fruticultura Tropical, 2011. |
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Páginas: |
1 p. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
PDF. 154_11. |
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Conteúdo: |
O psilídeo Diaphorina citri, inseto sugador de seiva do floema, é vetor transmissor da bactéria Candidatus Liberibacter que causa a ameaçadora doença dos citros: o Huanglongbing (HLB, ex-greening). A Bahia, o segundo produtor de laranja do país, apresenta o status de área livre desta doença. Além do citros, o D. citri também utilizam como hospedeiro a Murraya paniculata, uma planta ornamental também conhecida como murta. |
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Palavras-Chave: |
Citros; HLB; Huanglongbing; Murta. |
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Thesaurus Nal: |
Diaphorina citri. |
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Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/55536/1/Monitoramento-vetor-CRISTIANE-BARBOSA-154-11.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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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 Solos. |
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Data corrente: |
09/02/2009 |
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Data da última atualização: |
30/03/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Nacional - A |
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Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; CARLOS ANTÔNIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
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Título: |
Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Cartografia, Rio de Janeiro, v. 60, n. 3, p. 243-252, out. 2008. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte. |
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Palavras-Chave: |
Pastagens; Redes neurais. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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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/148199/1/334-953-1-PB.pdf
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Marc: |
LEADER 02042naa a2200193 a 4500
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520 $aO presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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