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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
16/07/2018 |
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Data da última atualização: |
16/07/2018 |
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Autoria: |
SALDANHA, C. W.; MISSIO, E. L.; STEFFEN, G. P. K.; MALDANER, J.; MORAIS, R. M. de. |
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Título: |
Weight is a key factor in the physiological quality of Parapiptadenia rigida seeds. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201701501, 2018. 7 p. |
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DOI: |
10.4336/2018.pfb.38e201701501 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
O presente estudo teve por objetivo avaliar em laboratório e em casa de vegetação a qualidade fisiológica de classes de massa de sementes de Parapiptadenia rigida (Benth.) Brenan, submetidas a condições de envelhecimento acelerado. Um lote de sementes de P. rigida foi separado em três grupos de massa de sementes (peso de mil sementes): PMS1 (lote original; controle, 19,23 g), PMS2 (25,45 g) e PMS3 (13,58 g); e submetido a três tempos de envelhecimento acelerado (0, 24 e 48 h). Em laboratório, foram avaliadas: primeira contagem, plântulas normais fracas e fortes, porcentagem de germinação acumulada, porcentagem de sementes mortas, condutividade elétrica, massas fresca e seca e comprimento da parte aérea das plântulas. Em casa de vegetação, foram avaliadas a emergência de plântulas, a velocidade de emergência e o índice de velocidade de emergência. Sementes de P. rigida com maior massa apresentaram maiores valores de porcentagem de germinação e características de vigor médias. Sementes com maior massa apresentaram indicativos de alta tolerância a condições de envelhecimento acelerado e possibilitaram a obtenção de plântulas mais vigorosas. Portanto, sugere-se que lotes de semente de P. rigida sejam constituídos por sementes classificadas pelo PMS. |
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Palavras-Chave: |
Accelerated aging; Envelhecimento acelerado; Seed size; Tamanho da semente. |
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Thesagro: |
Germinação; Parapiptadenia Rigida; Semente Florestal. |
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Thesaurus Nal: |
Seed germination. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/179804/1/1501-17575-1-PB.pdf
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Marc: |
LEADER 02146naa a2200277 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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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 Territorial; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
22/11/2012 |
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Data da última atualização: |
28/10/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
LU, D.; BATISTELLA, M.; LI, G.; MORAN, E.; HETRICK, S.; FREITAS, C. DA C.; SANT'ANNA, S. J. |
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Afiliação: |
DENGSHENG LU, INDIANA UNIVERSITY; MATEUS BATISTELLA, CNPM; GUIYING LI, INDIANA UNIVERSITY; EMILIO MORAN, INDIANA UNIVERSITY; SCOTT HETRICK, INDIANA UNIVERSITY; CORINA DA COSTA FREITAS, INPE; SIDNEI JOÃO SIQUEIRA SANT'ANNA, INPE. |
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Título: |
Land use/cover classification in the Brazilian Amazon using satellite images. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasilia, DF, v. 47, n. 9, p. 1185-1208, set. 2012. |
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Páginas: |
p. 1185-1208. |
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DOI: |
dx.doi.org/10.1590/S0100-204X2012000900004 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Land use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical regions, due to the complex biophysical environment and limitations of remote sensing data per se. This paper reviews experiments related to land use/cover classification in the Brazilian Amazon for a decade. Through comprehensive analysis of the classification results, it is concluded that spatial information inherent in remote sensing data plays an essential role in improving land use/cover classification. Incorporation of suitable textural images into multispectral bands and use of segmentation?based method are valuable ways to improve land use/cover classification, especially for high spatial resolution images. Data fusion of multi?resolution images within optical sensor data is vital for visual interpretation, but may not improve classification performance. In contrast, integration of optical and radar data did improve classification performance when the proper data fusion method was used. Of the classification algorithms available, the maximum likelihood classifier is still an important method for providing reasonably good accuracy, but nonparametric algorithms, such as classification tree analysis, has the potential to provide better results. However, they often require more time to achieve parametric optimization. Proper use of hierarchical?based methods is fundamental for developing accurate land use/cover classification, mainly from historical remotely sensed data. MenosLand use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical regions, due to the complex biophysical environment and limitations of remote sensing data per se. This paper reviews experiments related to land use/cover classification in the Brazilian Amazon for a decade. Through comprehensive analysis of the classification results, it is concluded that spatial information inherent in remote sensing data plays an essential role in improving land use/cover classification. Incorporation of suitable textural images into multispectral bands and use of segmentation?based method are valuable ways to improve land use/cover classification, especially for high spatial resolution images. Data fusion of multi?resolution images within optical sensor data is vital for visual interpretation, but may not improve classification performance. In contrast, integration of optical and radar data did improve classification performance when the proper data fusion method was used. Of the classification algorithms available, the maximum likelihood classifier is still an important method for providing reasonably good accuracy, but nonparametric algorithms, such as classification tree analysis, has the potential to provide better results. However, they often require more time to achieve parametric optimization. Proper use of hierarchical?based methods is fundamental f... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Classificador não paramétrico; Dado de sensor múltiplo; Data fusion; Fusão de dados; Multiple sensor data; Nonparametric classifiers. |
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Thesagro: |
Textura. |
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Thesaurus NAL: |
Texture. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/70627/1/BatistellaPAB.pdf
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Marc: |
LEADER 02522naa a2200313 a 4500
001 1940299
005 2014-10-28
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100 1 $aLU, D.
245 $aLand use/cover classification in the Brazilian Amazon using satellite images.
260 $c2012
300 $ap. 1185-1208.
520 $aLand use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical regions, due to the complex biophysical environment and limitations of remote sensing data per se. This paper reviews experiments related to land use/cover classification in the Brazilian Amazon for a decade. Through comprehensive analysis of the classification results, it is concluded that spatial information inherent in remote sensing data plays an essential role in improving land use/cover classification. Incorporation of suitable textural images into multispectral bands and use of segmentation?based method are valuable ways to improve land use/cover classification, especially for high spatial resolution images. Data fusion of multi?resolution images within optical sensor data is vital for visual interpretation, but may not improve classification performance. In contrast, integration of optical and radar data did improve classification performance when the proper data fusion method was used. Of the classification algorithms available, the maximum likelihood classifier is still an important method for providing reasonably good accuracy, but nonparametric algorithms, such as classification tree analysis, has the potential to provide better results. However, they often require more time to achieve parametric optimization. Proper use of hierarchical?based methods is fundamental for developing accurate land use/cover classification, mainly from historical remotely sensed data.
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650 $aTextura
653 $aClassificador não paramétrico
653 $aDado de sensor múltiplo
653 $aData fusion
653 $aFusão de dados
653 $aMultiple sensor data
653 $aNonparametric classifiers
700 1 $aBATISTELLA, M.
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700 1 $aHETRICK, S.
700 1 $aFREITAS, C. DA C.
700 1 $aSANT'ANNA, S. J.
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Registro original: |
Embrapa Territorial (CNPM) |
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