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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Roraima. |
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Data corrente: |
07/03/1997 |
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Data da última atualização: |
07/02/2022 |
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Autoria: |
CARVALHO, J. H. de; AMORIM, G. C. de; ALCOFORADO FILHO, F. G. |
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Afiliação: |
JOSE HERCULANO DE CARVALHO, CPAMN; GIOVANNI CARVALHO DE AMORIM; FRANCISCO GUEDES ALCOFORADO FILHO, CPAMN. |
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Título: |
Avaliacao de algaroba (Prosopis juliflora), bordao-de-velho (Pithecelobium cf. samam), faveira (Parkia platycephala) e pau-ferro (Caesalpinia ferrea) em area semi-arida e de baixa fertilidade natural, em Sao Joao do Piaui. |
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Ano de publicação: |
1992 |
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Fonte/Imprenta: |
Mossoro: ESAM, 1992. |
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Páginas: |
21p. |
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Série: |
(ESAM. Colecao Mossoroense "A", 53). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Visando avaliar o desempenho de seis forrageiras arboreas, foram plantadas 50 mudas de cada forrageira em uma area de baixa fertilidade natural, no municipio de Sao Joao do Piaui, localizado na zona semi-arida do Estado. Seis anos apos o plantio das mudas, as forrageiras estudadas apresentaram os seguintes dados medios de sobrevivencia (S), altura (A) e diametro de copa (C): a)faveira de vagens claras S= 82%; A= 5,63 m; C= 5,72 m; b)algaroba - introducao 1 (proveniente de uma arvore sem espinhos): S= 48%; A= 2,75 m; C= 3,35 m; c)bordao-de-velho: S= 96%; A= 5,95 m; C= 4,45 m; d)pau-ferro: S= 100%; A= 3,72 m; C= 5,96 m; e)faveira de vagens escuras: S= 88%; A= 5,83 m; C= 5,99 m e f)algaroba - introducao 2 (proveniente de plantas com espinhos): S=44%; A= 2,82 m;C= 3,03 m. O pau-ferro vem se destacando quanto a producao de vagens atingindo a producao media por arvore de 3,3, 4,3, 6,9 e 25,1 kg, respectivamente, a partir do segundo ao quinto ano apos o plantio das mudas. Todas as forrageiras, com excecao das duas introducoes de algaroba, vem mostrando boa adaptacao as condicoes do ensaio. As duas introducoes de algaroba foram tambem as unicas que nao apresentaram nunhuma arvore a iniciar a producao de vagens. |
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Palavras-Chave: |
Bordao-de-velho; Caesalpinia ferea; Cultivo; Pau-ferro; Piaui; Pithecelobium cf; Planta forrageira arborea; Regiao semi-arida; saman. |
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Thesagro: |
Algaroba; Faveira; Leguminosa; Parkia Platycephala; Planta Forrageira; Produção; Prosopis Juliflora. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
23/04/2019 |
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Data da última atualização: |
12/02/2020 |
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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: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; CARVALHO, M. T. de M.; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
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Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; MARCIA THAIS DE MELO CARVALHO, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
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Título: |
Predicting soil texture using image analysis. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 146, p. 455-463, May 2019. |
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ISSN: |
0026-265X |
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DOI: |
10.1016/j.microc.2019.01.009 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Laboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method. |
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Thesagro: |
Textura do Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Clay; Computer vision; Digital images; Sand; Soil texture. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 01899naa a2200265 a 4500
001 2108430
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100 1 $aMORAIS, P. A. de O.
245 $aPredicting soil texture using image analysis.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aLaboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method.
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650 $aTextura do Solo
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700 1 $aMADARI, B. E.
700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de
773 $tMicrochemical Journal$gv. 146, p. 455-463, May 2019.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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