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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
27/05/2020 |
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Data da última atualização: |
27/05/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUSA, V. T. N.; BENTO, J. A. C.; CARVALHO, R. N.; LUZ, T. C. de L. A.; BASSINELLO, P. Z. |
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Afiliação: |
VICTORIA TAYNNARA NUNES SOUSA, estagiária CNPAF; JULIANA APARECIDA CORREIA BENTO, estagiária CNPAF; ROSANGELA NUNES CARVALHO, CNPAF; TAMILLYS CIENTIELLY DE L A LUZ, CNPAF; PRISCILA ZACZUK BASSINELLO, CNPAF. |
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Título: |
Qualidade culinária e descoloração após a cocção de linhagens de feijão dark red kidney tipo exportação. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 13., 2019, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2019. |
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Páginas: |
p. 57. |
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ISBN: |
978-65-86056-69-3 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste trabalho foram avaliados diferentes genótipos de feijão tipo Dark Red Kidney (DRK) - vermelho-escuro, tendo a cultivar BRS Embaixador como testemunha e uma linhagem tipo Light Red Kidney (LRK) quanto a parâmetros de qualidade do grão cozido: resistência ao cozimento em cozedor de Mattson, a porcentagem de grãos cozidos em panela de pressão, perda de cor após cozimento (colorímetro), textura instrumental dos grãos cozidos, capacidade de absorção de água antes e após cocção e teor de sólidos solúveis no caldo de cozimento. |
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Thesagro: |
Culinária; Descoloração; Feijão; Grão; Phaseolus Vulgaris. |
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Categoria do assunto: |
Q Alimentos e Nutrição Humana |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/213287/1/CNPAF-2019-jt-p57.pdf
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Marc: |
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520 $aNeste trabalho foram avaliados diferentes genótipos de feijão tipo Dark Red Kidney (DRK) - vermelho-escuro, tendo a cultivar BRS Embaixador como testemunha e uma linhagem tipo Light Red Kidney (LRK) quanto a parâmetros de qualidade do grão cozido: resistência ao cozimento em cozedor de Mattson, a porcentagem de grãos cozidos em panela de pressão, perda de cor após cozimento (colorímetro), textura instrumental dos grãos cozidos, capacidade de absorção de água antes e após cocção e teor de sólidos solúveis no caldo de cozimento.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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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 Acre. |
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Data corrente: |
07/07/2017 |
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Data da última atualização: |
16/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MORAS FILHO, L. O.; FIGUEIREDO, E. O.; ISAAC JÚNIOR, M. A.; BARROS, V. C. C. de; HOTT, M. C.; BORGES, L. A. C. |
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Afiliação: |
Luiz Otávio Moras Filho, Universidade Federal de Lavras (Ufla); EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-Acre; Marcos Antônio Isaac Júnior, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Vanessa Cabral Costa de Barros, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Marcos Cicarini Hott, Universidade Federal de Lavras (Ufla); Luís Antônio Coimbra Borges, Universidade Federal de Lavras (Ufla). |
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Título: |
Classificador de máxima verossimilhança aplicado à identificação de espécies nativas na Floresta Amazônica. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 18., 2017, Santos. Anais... Santos: Inpe, 2017. |
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Páginas: |
6 p. |
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ISBN: |
978-85-11-00088-1 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Among a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified species, two were underestimated and the others were overestimated. Both the maximum likelihood technique and the spatial resolution of the image used were not suitable for supervised classification of native vegetation, with Kappa index of 0.05 and global accuracy of 5.53%. Studies using spectral characterization in leaf level supported by higher or hyper spectral and spatial resolution images are recommended to increase the accuracy of classification. |
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Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Análisis estadístico; Bosques tropicales; Especies nativas; Estimación; Identificación de plantas; Manejo florestal; Máxima verossimilhança; Maximum Likelihood; Método de classificação digital; Rio Branco (AC); Sistemas de información geográfica; Teledetección; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Análise estatística; Espécie nativa; Estimativa; Floresta tropical; Identificação; Método estatístico; Sensoriamento remoto; Sistema de informação geográfica. |
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Thesaurus NAL: |
Estimation; Geographic information systems; Indigenous species; Plant identification; Remote sensing; Statistical analysis; Tropical forests. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161507/1/26344.pdf
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Marc: |
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520 $aAmong a variety of digital classification methods based on remote sensing images, the Maximum Likelihood (ML) is widely used in environmental studies, mainly for land cover and vegetation analysis. This study aimed to evaluate the effectiveness of supervised classification by ML technique in a forest management area of dense ombrophilous forest, using one RapidEye image. With this purpose, it was conducted the census of species over 30 cm in diameter at breast height and calculated the Cover Value Index (CVI), and selected the 20 species with the highest CVI as a parameter for classification in a Geographic Information System. 13 of the 20 species selected in the study area were not identified by the classification method, and among the seven identified species, two were underestimated and the others were overestimated. Both the maximum likelihood technique and the spatial resolution of the image used were not suitable for supervised classification of native vegetation, with Kappa index of 0.05 and global accuracy of 5.53%. Studies using spectral characterization in leaf level supported by higher or hyper spectral and spatial resolution images are recommended to increase the accuracy of classification.
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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