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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
31/03/2016 |
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Data da última atualização: |
24/05/2017 |
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Autoria: |
PASSAFARO, T. L.; FRAGOMENI, B. de O.; GONÇALVES, D. R.; MORAES, M. M. de; TORAL, F. L. B. |
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Afiliação: |
TIAGO LUCIANO PASSAFARO, UFMG; BRENO DE OLIVEIRA FRAGOMENI, University of Georgia; DANIEL RESENDE GONÇALVES, Fazenda Novo Mundo; MARIANA MAMEDES DE MORAES, UFMG; FABIO LUIZ BURANETO TORAL, UFMG. |
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Título: |
Análise genética de peso em um rebanho de bovinos Nelore. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 2, p. 149-158, fev. 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Genetic analysis of body weight in a Nellore cattle herd. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi determinar os parâmetros genéticos para o peso de bovinos Nelore, do nascimento até 1.000 dias de idade, por meio de modelos de regressão aleatória. Utilizaram-se 115.096 registros de peso de 19.417 animais. Os parâmetros genéticos foram obtidos por modelos de regressão aleatória via inferência bayesiana. A trajetória média de crescimento foi ajustada com um polinômio de Legendre quártico. O efeito genético aditivo direto foi ajustado com um polinômio quadrático de Legendre. Os efeitos de ambiente permanente direto e materno foram ajustados com polinômios de Legendre quíntico e quadrático, espectivamente. A variância residual foi modelada com três classes de idades. Os valores genéticos dos pesos, do nascimento até 1.000 dias de idade, foram utilizados para a análise da tendência genética, por meio de superfícies de resposta. As herdabilidades variaram entre 0,16 e 0,47. Os efeitos de ambiente permanente direto e materno foram responsáveis por 5 a 77% e 0,2 a 11% da variância fenotípica, respectivamente. As correlações genéticas dos pesos em diferentes idades foram altas e superiores a 0,40. Os valores genéticos foram crescentes ao longo dos anos, e a tendência genética foi máxima para peso aos 500 dias. |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; Genetic parameter; Inferência bayesiana; Superfície de resposta. |
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Thesagro: |
Bos indicus; Parâmetro genético; Seleção. |
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Thesaurus Nal: |
Zebu. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/141882/1/Analise-genetica-do-peso.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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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 Florestas. |
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Data corrente: |
12/06/2015 |
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Data da última atualização: |
09/05/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; FRANCISCON, L.; MESQUITA JÚNIOR, H. N. de; FREITAS, J. V. de. |
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Afiliação: |
Naíssa Batista da Luz, ONU/FAO; YEDA MARIA MALHEIROS DE OLIVEIRA, CNPF; MARIA AUGUSTA DOETZER ROSOT, CNPF; MARILICE CORDEIRO GARRASTAZU, CNPF; LUZIANE FRANCISCON, CNPF; Humberto Navarro de Mesquita Júnior, Serviço Florestal Brasileiro; Joberto Veloso de Freitas, Serviço Florestal Brasileiro. |
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Título: |
Classificação híbrida de imagens Landsat-8 e RapidEye para o mapeamento do uso e cobertura da terra nas Unidades Amostrais de Paisagem do Inventário Florestal Nacional do Brasil. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015. |
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Páginas: |
p. 7222-7230. |
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Descrição Física: |
Disponível online. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
In response to the growing demand for reliable information on forest and tree resources as well as for land use/land cover (LULC) maps at larger scales, the Brazilian National Forest Inventory (NFI-BR) is now being conducted. Besides the traditional approaches related to forest assessment, the NFI-BR includes a geospatial component to provide such information at landscape scale. Using a sampling grid of 20 km × 20 km, field registry sample units were established, and 100 km2 landscape sample units (LSU) were located on a 40 km × 40 km grid. LULC maps are being prepared for each LSU using RapidEye and Landsat-8 imagery. Different remote sensing techniques are being tested to characterize LULC in order to identify patterns in different themes using spatial analysis, such as forest fragmentation, state of conservation, production and forest health. The mapping approach uses a hybrid approach, here understood as the combination of automatic unsupervised pixel-by-pixel classification and object based image classification. Attributes from image objects such as spectral characteristics, texture, and context are also involved in process tree classification, as well as ancillary data such as roads, water bodies and digital terrain models. LULC maps are the basis for analyzing landscape-scale forest fragmentation analysis as well as for evaluating compliance of permanent preservation areas under recently approved environmental legislation. |
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Palavras-Chave: |
Ancillary data; Automatic image classification; Brasil; Classificação automática de imagens; Classificação orientada a objetos; Imagem de satélite; Inventário Florestal Nacional; Object-based classification. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/142855/1/2015-Marilice-Classificacao-hibrida-de-imagens-Landsat-8-e-RapidEye.pdf
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Marc: |
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520 $aIn response to the growing demand for reliable information on forest and tree resources as well as for land use/land cover (LULC) maps at larger scales, the Brazilian National Forest Inventory (NFI-BR) is now being conducted. Besides the traditional approaches related to forest assessment, the NFI-BR includes a geospatial component to provide such information at landscape scale. Using a sampling grid of 20 km × 20 km, field registry sample units were established, and 100 km2 landscape sample units (LSU) were located on a 40 km × 40 km grid. LULC maps are being prepared for each LSU using RapidEye and Landsat-8 imagery. Different remote sensing techniques are being tested to characterize LULC in order to identify patterns in different themes using spatial analysis, such as forest fragmentation, state of conservation, production and forest health. The mapping approach uses a hybrid approach, here understood as the combination of automatic unsupervised pixel-by-pixel classification and object based image classification. Attributes from image objects such as spectral characteristics, texture, and context are also involved in process tree classification, as well as ancillary data such as roads, water bodies and digital terrain models. LULC maps are the basis for analyzing landscape-scale forest fragmentation analysis as well as for evaluating compliance of permanent preservation areas under recently approved environmental legislation.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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