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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
25/08/2016 |
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Data da última atualização: |
08/06/2017 |
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Autoria: |
BERNINI, C. S.; GUIMARAES, P. de S.; CARLINI-GARCIA, L. A.; PATERNIANI, M. E. A. G. Z. |
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Afiliação: |
CRISTIANI SANTOS BERNINI, IAC, Campinas, SP.; PAULA DE SOUZA GUIMARÃES, IAC, Campinas, SP.; LUCIANA APARECIDA CARLINI-GARCIA, APTA Regional Centro-Sul, Piracicaba, SP.; MARIA ELISA AYRES GUIDETTI ZAGATTO PATERNIANI, IAC, Campinas, SP. |
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Título: |
Caracteres fisiológicos e agronômicos em progênies interpopulacionais de milho selecionadas sob condições de déficit hídrico. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas, v. 15, n. 1, p. 39-52, 2016. |
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DOI: |
10.18512/1980-6477/rbms.v15n1p39-52 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A seca é uma das maiores limitações no cultivo de plantas e um grande desafio para as pesquisas científicas em agricultura. O objetivo deste trabalho foi avaliar, em casa de vegetação, alterações de características fisiológicas e biométricas de progênies interpopulacionais de milho oriundas de um programa de seleção recorrente para tolerância à seca utilizando a variedade IAC Maya Latente, a fim de identificar mecanismos de tolerância ao déficit hídrico. Para isso, foram avaliadas oito progênies tolerantes selecionadas em campo quanto aos caracteres fisiológicos: potencial de água na folha (yw); teor de clorofila (Chl); e condutância estomática (gs); e aos biométricos: intervalo entre os floresci-mentos (IF); stay green (SG); matéria seca total (MST); e massa de grãos (MG). O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com parcelas subdivididas e duas repetições, com 14 plantas por parcela, com deficiência hídrica no estádio de florescimento. As progênies PI(1,2)-59, PI(1,2)-100, PI(1,2)-109, PI(1,2)-117 e PI(1,2)-147 obtiveram as melhores performances de MG e parâmetros fisiológicos e podem ser exploradas para extração de linhagens ou para obtenção de nova população. Os parâmetros fisiológicos (yw), gs e Chl permitiram a caracterização das progênies PI(1,2)-59, PI(1,2)-100, PI(1,2)-109 e PI(1,2)-147 da variedade IAC Maya Latente e do DAS2B707, possibilitando que o melhorista utilize estas ferramentas na seleção de genótipos tolerantes. |
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Thesagro: |
Seca; Seleção recorrente. |
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Thesaurus Nal: |
Recurrent selection; Water stress. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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Marc: |
LEADER 02276naa a2200217 a 4500
001 2051695
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100 1 $aBERNINI, C. S.
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260 $c2016
520 $aA seca é uma das maiores limitações no cultivo de plantas e um grande desafio para as pesquisas científicas em agricultura. O objetivo deste trabalho foi avaliar, em casa de vegetação, alterações de características fisiológicas e biométricas de progênies interpopulacionais de milho oriundas de um programa de seleção recorrente para tolerância à seca utilizando a variedade IAC Maya Latente, a fim de identificar mecanismos de tolerância ao déficit hídrico. Para isso, foram avaliadas oito progênies tolerantes selecionadas em campo quanto aos caracteres fisiológicos: potencial de água na folha (yw); teor de clorofila (Chl); e condutância estomática (gs); e aos biométricos: intervalo entre os floresci-mentos (IF); stay green (SG); matéria seca total (MST); e massa de grãos (MG). O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com parcelas subdivididas e duas repetições, com 14 plantas por parcela, com deficiência hídrica no estádio de florescimento. As progênies PI(1,2)-59, PI(1,2)-100, PI(1,2)-109, PI(1,2)-117 e PI(1,2)-147 obtiveram as melhores performances de MG e parâmetros fisiológicos e podem ser exploradas para extração de linhagens ou para obtenção de nova população. Os parâmetros fisiológicos (yw), gs e Chl permitiram a caracterização das progênies PI(1,2)-59, PI(1,2)-100, PI(1,2)-109 e PI(1,2)-147 da variedade IAC Maya Latente e do DAS2B707, possibilitando que o melhorista utilize estas ferramentas na seleção de genótipos tolerantes.
650 $aRecurrent selection
650 $aWater stress
650 $aSeca
650 $aSeleção recorrente
700 1 $aGUIMARAES, P. de S.
700 1 $aCARLINI-GARCIA, L. A.
700 1 $aPATERNIANI, M. E. A. G. Z.
773 $tRevista Brasileira de Milho e Sorgo, Sete Lagoas$gv. 15, n. 1, p. 39-52, 2016.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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 Gado de Leite. |
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Data corrente: |
22/01/2022 |
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Data da última atualização: |
22/01/2022 |
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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: |
ANDRADE, R. G.; HOTT, M. C.; MAGALHAES JUNIOR, W. C. P. de; MACHADO, J. C.; BORGES, C. A. V. |
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Afiliação: |
RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPGL; MARCOS CICARINI HOTT, CNPGL; WALTER COELHO P DE MAGALHAES JUNIOR, CNPGL; JUAREZ CAMPOLINA MACHADO, CNPGL; CRISTIANO AMANCIO VIEIRA BORGES, CNPGL. |
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Título: |
Unmanned aircraft for monitoring elephant grass genotypes in energy biomass production. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Advanced Engineering Research and Science, v. 9, n. 1, p. 70-76, 2022. |
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DOI: |
https://dx.doi.org/10.22161/ijaers.91.9 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Elephant grass is a promising plant for economic and sustainable energy production. However, adapted cultivars and efficient strategies for selecting genotypes aimed at energy biomass production is essential. Remote sensing techniques provide spatiotemporal information from plants in an agile, non-destructive and non-invasive way. The present study aimed to use remote sensors onboard an unmanned aerial vehicle (UAV) to monitor elephant grass genotypes and assist in plant phenotyping for energy biomass production. The experimental plots were imaged in the visible and near infrared bands. Imaging was carried out in 66 experimental plots in the José Henrique Bruschi Experimental Field (CEJHB), located in Coronel Pacheco, MG, Brazil. The experiment was arranged in a randomized block design with three replications, and 22 elephant grass genotypes were evaluated. The aggregated index iMAPNDRE was strongly correlated with the dry matter production observed in the field, therefore a method with potential application for estimating the biomass of elephant grass genotypes. Thus, sensors aboard UAV platforms can assist breeders to select the best elephant grass genotypes for energy production. |
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Palavras-Chave: |
Drone; Índice de vegetação; Monitoramento; UAV. |
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Thesagro: |
Bioenergia; Capim Elefante; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Bioenergy; Grasses; Remote sensing; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230450/1/Unmanned-aircraft.pdf
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Marc: |
LEADER 02151naa a2200313 a 4500
001 2139252
005 2022-01-22
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://dx.doi.org/10.22161/ijaers.91.9$2DOI
100 1 $aANDRADE, R. G.
245 $aUnmanned aircraft for monitoring elephant grass genotypes in energy biomass production.$h[electronic resource]
260 $c2022
520 $aElephant grass is a promising plant for economic and sustainable energy production. However, adapted cultivars and efficient strategies for selecting genotypes aimed at energy biomass production is essential. Remote sensing techniques provide spatiotemporal information from plants in an agile, non-destructive and non-invasive way. The present study aimed to use remote sensors onboard an unmanned aerial vehicle (UAV) to monitor elephant grass genotypes and assist in plant phenotyping for energy biomass production. The experimental plots were imaged in the visible and near infrared bands. Imaging was carried out in 66 experimental plots in the José Henrique Bruschi Experimental Field (CEJHB), located in Coronel Pacheco, MG, Brazil. The experiment was arranged in a randomized block design with three replications, and 22 elephant grass genotypes were evaluated. The aggregated index iMAPNDRE was strongly correlated with the dry matter production observed in the field, therefore a method with potential application for estimating the biomass of elephant grass genotypes. Thus, sensors aboard UAV platforms can assist breeders to select the best elephant grass genotypes for energy production.
650 $aBioenergy
650 $aGrasses
650 $aRemote sensing
650 $aVegetation index
650 $aBioenergia
650 $aCapim Elefante
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653 $aMonitoramento
653 $aUAV
700 1 $aHOTT, M. C.
700 1 $aMAGALHAES JUNIOR, W. C. P. de
700 1 $aMACHADO, J. C.
700 1 $aBORGES, C. A. V.
773 $tInternational Journal of Advanced Engineering Research and Science$gv. 9, n. 1, p. 70-76, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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