| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
|
Data corrente: |
30/04/2010 |
|
Data da última atualização: |
19/09/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo de Divulgação na Mídia |
|
Autoria: |
CARVALHO, G. R.; HOTT, M. C.; CARNEIRO, A. V. |
|
Afiliação: |
GLAUCO RODRIGUES CARVALHO, CNPGL; MARCOS CICARINI HOTT, CNPGL; ALZIRO VASCONCELOS CARNEIRO, CNPGL. |
|
Título: |
A indústria de laticínios em Pernambuco: estrutura de oferta. |
|
Ano de publicação: |
2009 |
|
Fonte/Imprenta: |
Boletim CBLeite, Juiz de Fora, v. 3, n. 9, p. 26-30, nov. 2009. |
|
Idioma: |
Português |
|
Thesagro: |
Indústria; Laticínio; Produto Derivado do Leite. |
|
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/748382/1/A-industria-de-laticinios-em-Pernambuco-estrutura-de-oferta.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00499nam a2200157 a 4500
001 1748382
005 2022-09-19
008 2009 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aCARVALHO, G. R.
245 $aA indústria de laticínios em Pernambuco$bestrutura de oferta.$h[electronic resource]
260 $aBoletim CBLeite, Juiz de Fora, v. 3, n. 9, p. 26-30, nov. 2009.$c2009
650 $aIndústria
650 $aLaticínio
650 $aProduto Derivado do Leite
700 1 $aHOTT, M. C.
700 1 $aCARNEIRO, A. V.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
|
Data corrente: |
27/12/2023 |
|
Data da última atualização: |
27/12/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 2 |
|
Autoria: |
SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. |
|
Afiliação: |
MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, PESQUISADOR VISITANTE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, PESQUISADORA VISITANTE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS. |
|
Título: |
Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. |
|
Ano de publicação: |
2023 |
|
Fonte/Imprenta: |
Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023. |
|
DOI: |
https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas. |
|
Palavras-Chave: |
Degradação do solo; Indicadores Sócio-Agro-Ambientais; IS_Agro. |
|
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01936naa a2200241 a 4500
001 2160269
005 2023-12-27
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018$2DOI
100 1 $aSIMÕES, M.
245 $aInteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite$buma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aEntre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.
653 $aDegradação do solo
653 $aIndicadores Sócio-Agro-Ambientais
653 $aIS_Agro
700 1 $aFERRAZ, R. P. D.
700 1 $aKUCHLER, P. C.
700 1 $aALMEIDA, M. B. F. de
700 1 $aVIEIRA, L. P.
700 1 $aLAGE, S. M.
700 1 $aFREITAS, P. L. de
773 $tCaderno Pedagógico$gv. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
