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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
05/02/2014 |
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Data da última atualização: |
05/02/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILVA, D. R. da; SOUZA, R. L.; MANERA, D. B.; VOLTOLINI, T. V.; SILVA, C. M. da. |
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Afiliação: |
DAYANA RAPOSO DA SILVA; RENATA LIMA SOUZA; DANIEL BONFIM MANERA; TADEU VINHAS VOLTOLINI, CPATSA; CLAUDETE MARIA DA SILVA. |
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Título: |
Digestibilidade da matéria seca e nutrientes da ração fornecida para cordeiros Santa Inês recebendo misturas minerais oriundas de resíduos salinos sólidos. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA SEMIÁRIDO, 8., 2013, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semiárido, 2013. |
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Páginas: |
p. 379-384. |
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Série: |
(Embrapa Semiárido. Documentos, 253). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Objetivou-se, com este trabalho, avaliar a digestibilidade da matéria seca (MS) e nutrientes de ração fornecida a cordeiros da raça Santa Inês recebendo três suplementos minerais. A dieta experimental foi composta por feno de tifton 85 e concentrado. Os animais permaneceram em gaiolas metabólicas durante 21 dias. Foram avaliados três suplementos minerais, sendo um denominado ?testemunha? (suplemento mineral comercial) e os outros dois constituídos com resíduos salinos sólidos (RSS), oriundos de tanque aquícola (RSS aquícola) e do rejeito de dessalinização (RSS rejeito). A digestibilidade in vivo da matéria seca foi estimada pelo método de coleta total de fezes. A digestibilidade aparente da MS (DAMS), assim como da proteína bruta, fibra em detergente neutro, matéria orgânica, extrato etéreo e carboidratos totais não foram afetadas pelos suplementos minerais, alcançando resultados similares ao suplemento comercial. |
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Palavras-Chave: |
Rejeito da dessalinização; Suplementação mineral. |
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Thesagro: |
Água Salina; Matéria Seca; Mineralização; Ovino; Produção animal. |
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Thesaurus Nal: |
Animal production. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/96415/1/SDC253.pdf-49.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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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 Roraima. |
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Data corrente: |
17/05/2022 |
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Data da última atualização: |
17/05/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
PRUDENTE, V. H. R.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ADAMI, M.; SANCHES, I. D. A. |
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Afiliação: |
HARON ABRAHIM MAGALHAES XAUD, CPAF-RR; MARISTELA RAMALHO XAUD, CPAF-RR. |
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Título: |
Multisensor approach to land use and land cover mapping in Brazilian Amazon. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 189, p. 95-109, 2022. |
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ISSN: |
0924-2716/ |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.04.025 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Remote sensing has an important role in the Land Use and Land Cover (LULC) mapping process worldwide. Combining spaceborne optical and microwave data is essential for accurate classification in areas with frequent cloud cover, such as tropical regions. In this study, we investigate the possible improvements, when SAR data is incorporated into the classification process along with optical data. We used MSI/Sentinel-2 and SAR/Sentinel-1 to provide LULC mapping in the Roraima State, Brazil, in 2019. This State is located in a tropical area, where the cloud cover is frequent over the year. Cloud cover becomes substantial, especially during the May-August period when crops are grown. Twenty-nine scenarios involving a combination of optical- and SAR-based features, as well as times of data acquisition, were considered in this study. Our results showed that optical or SAR data used individually are not enough to provide accurate LULC mapping. The best results in terms of overall accuracy (OA) were achieved using metrics of multi-temporal surface reflectance and vegetation index (VI) for optical imagery, and values of backscatter coefficient in different polarizations and their ratios yielding an OA of 86.41 ± 1.74%. Analysis of three periods of data (January to April, May to August, and September to December) used for classification allowed us to identify the optimal period for distinguishing specific classes. When comparing our LULC map with a LULC product derived within the MapBiomas project we observed that our method performed better to map annual and perennial crops and water classes. Our methodology provides a more accurate LULC for the Roraima State, and the proposed technique can be applied to benefit other regions that are affected by persistent cloud cover. MenosRemote sensing has an important role in the Land Use and Land Cover (LULC) mapping process worldwide. Combining spaceborne optical and microwave data is essential for accurate classification in areas with frequent cloud cover, such as tropical regions. In this study, we investigate the possible improvements, when SAR data is incorporated into the classification process along with optical data. We used MSI/Sentinel-2 and SAR/Sentinel-1 to provide LULC mapping in the Roraima State, Brazil, in 2019. This State is located in a tropical area, where the cloud cover is frequent over the year. Cloud cover becomes substantial, especially during the May-August period when crops are grown. Twenty-nine scenarios involving a combination of optical- and SAR-based features, as well as times of data acquisition, were considered in this study. Our results showed that optical or SAR data used individually are not enough to provide accurate LULC mapping. The best results in terms of overall accuracy (OA) were achieved using metrics of multi-temporal surface reflectance and vegetation index (VI) for optical imagery, and values of backscatter coefficient in different polarizations and their ratios yielding an OA of 86.41 ± 1.74%. Analysis of three periods of data (January to April, May to August, and September to December) used for classification allowed us to identify the optimal period for distinguishing specific classes. When comparing our LULC map with a LULC product derived within the MapBi... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Multilayer Perceptron; Random Forest; Roraima state; Sentinel images. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143151/1/1-s2.0-S0924271622001289-main.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Roraima (CPAF-RR) |
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