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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
22/11/2002 |
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Data da última atualização: |
05/06/2020 |
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Título: |
MAPA exploratório - reconhecimento de solos margem direita do Rio São Francisco estado da Bahia. |
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Ano de publicação: |
1976 |
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Fonte/Imprenta: |
Recife: EMBRAPA-SNLCS, 1976. |
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Descrição Física: |
1 mapa, color. Escala 1:1.000.000. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Convênio EMBRAPA-SNLCS/SUDENE-DRN. Pertence à publicação Levantamento exploratório - reconhecimento de solos da margem direita do Rio São Francisco estado da Bahia. Boletim técnico, 52. LV 1999.00084. |
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Palavras-Chave: |
Bahia; Regosol; Rio São Francisco; Solo halomórfico; Solo litólico; Vertisol. |
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Thesagro: |
Latossolo Vermelho Amarelo; Latossolo Vermelho Escuro; Mapa; Podzólico Vermelho Amarelo; Reconhecimento do Solo; Solo Aluvial; Solo Hidromórfico. |
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Thesaurus Nal: |
Soil map; Soil surveys. |
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Categoria do assunto: |
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P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/213782/1/MAPA-exploratorio-reconhecimento-de-solos-margem-direita-do-Rio-Sao-Francisco-estado-da-Bahia-1976.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 2 | |
| 1. |  | CRUSIOL, L. G. T.; SUN, L.; CHEN, R.; SUN, Z.; ZHANG, D.; CHEN, Z.; WUYUN, D.; NANNI, M. R.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B. Assessing the potential of using high spatial resolution daily NDVI-time-series from planet CubeSat images for crop monitoring. INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, v. 42, n. 18, p. 7114-7142, 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 2. | | CRUSIOL, L. G. T.; SUN, L.; SIBALDELLI, R. N. R.; FELIPE JUNIOR, V.; FURLANETI, W. X.; CHEN, R.; SUN, Z.; WUYUN, D.; CHEN, Z.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; CEZAR, E.; NEPOMUCENO, A. L.; FARIAS, J. R. B. Strategies for monitoring within-feld soybean yield using Sentinel-2 Vis-NIR-SWIR spectral bands and machine learning regression methods. Precision Agriculture, v. 23, p. 1093-1123, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| Registros recuperados : 2 | |
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| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
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