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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
19/11/2019 |
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Data da última atualização: |
19/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
CERQUEIRA, C. L.; ARCE, J. E.; VENDRUSCOLO, D. G. S.; DOLÁCIO, C. J. F.; COSTA FILHO, S. V. S. da; TONINI, H. |
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Afiliação: |
Clebson Lima Cerqueira, UFPR; Julio Eduardo Arce, UFPR; Diogo Guido Streck Vendruscolo, Proterra Florestal; Cícero Jorge Fonseca Dolácio, UFPR; Sérgio Vinícius Serejo da Costa Filho, UFPR; HELIO TONINI, CPPSUL. |
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Título: |
Tape modeling of Eucalyptus stem in crop-livestock-forestry integration systems. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Floresta, v. 49, n. 3, p. 493-502, jul./set. 2019. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Modelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collected in an experimental area of iCLF, implanted by the Brazilian Company of Farming Research ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, located in the municipality of Sinop, Mato Grosso State, Brazil. To reach the proposed aim, 165 trees with 51 months of age were scaled for the taper modeling with mixed effects models and artificial neural networks. The performance of these techniques was evaluated through precision measurements and graphical analysis. Mixed effects modeling and artificial neural networks are efficient and recommended in the estimative of taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry system; however, despite both evaluated techniques present accurate results in predicting the taper of the sampled trees, the artificial neural network predicts values with greater precision than the modeling of mixed effects. Keywords: Forest biometry, Artificial intelligence, Nonlinear mixed modeling. MenosModelagem do afilamento do fuste de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta. Este trabalho teve como objetivo avaliar e comparar a modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais para estimar o afilamento de eucalipto em sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). Os dados foram coletados em uma área experimental de iLPF, implantada pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ? EMBRAPA Agrossilvipastoril, localizada no município de Sinop, Estado do Mato Grosso. Para alcançar o objetivo proposto, 165 árvores com 51 meses de idade foram cubadas para a modelagem do afilamento com modelos de efeitos mistos e redes neurais artificiais. O desempenho destas técnicas foi avaliado por meio de estatísticas de precisão e análise gráfica. A modelagem de efeitos mistos e redes neurais artificiais são eficientes e recomendadas para estimativa do afilamento de eucalipto em sistema de integração Lavoura-Pecuária-Floresta; contudo, apesar de ambas técnicas avaliadas apresentarem resultados precisos para predição do afilamento das árvores amostradas, a rede neural artificial prediz valores com maior precisão que a modelagem de efeitos mistos. Palavras-chave: Biometria florestal, Inteligência artificial, Modelagem não linear mista. This paper aims to evaluate and compare the mixed effects modeling and artificial neural networks in order to estimate the taper of eucalyptus in integrated Crop-Livestock-Forestry (iCLF) systems. The data were collecte... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Biometria; Floresta; Integração; Lavoura; Pecuária. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/204983/1/Floresta-Cerqueira-et-al.-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
03/06/2019 |
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Data da última atualização: |
30/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
SILVA, T. W. R.; SANTOS, A. F. dos; AUER, C. G.; TESSMANN, D. J. |
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Afiliação: |
Thaisa Wendhausen Ramos Silva, Seminis Vegetable Seeds Inc.; ALVARO FIGUEREDO DOS SANTOS, CNPF; CELSO GARCIA AUER, CNPF; Dauri José Tessmann, UEM. |
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Título: |
Pine seeds treatment with Trichoderma for Fusarium control. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Floresta e Ambiente, v. 26, n. 2, e20170875, 2019. 8 p. |
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DOI: |
10.1590/2179-8087.087517 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This study analyzes the in vitro antagonistic activity of Trichoderma sp. isolates against Fusarium subglutinans and evaluates the effect of the pine seeds treatment with Trichoderma sp. on the incidence of root rot. Twelve Trichoderma sp. isolates and two F. subglutinans isolates were included in the study. Trichoderma sp. inhibited F. subglutinans mycelial growth through direct contact with hyphae and the production of volatile antifungal compounds. Pine seeds treatment with the antagonist Trichoderma sp. reduced the incidence of root rot, increased the emergence and initial growth in the height of seedlings, and improved seedling health. |
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Palavras-Chave: |
Forest pathology; Forest seed; Patologia florestal. |
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Thesagro: |
Controle Biológico; Semente Florestal. |
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Thesaurus NAL: |
Biological control. |
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Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198046/1/2019-Alvaro-Floram-Pine-seeds.pdf
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Marc: |
LEADER 01353naa a2200241 a 4500
001 2109574
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100 1 $aSILVA, T. W. R.
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260 $c2019
520 $aThis study analyzes the in vitro antagonistic activity of Trichoderma sp. isolates against Fusarium subglutinans and evaluates the effect of the pine seeds treatment with Trichoderma sp. on the incidence of root rot. Twelve Trichoderma sp. isolates and two F. subglutinans isolates were included in the study. Trichoderma sp. inhibited F. subglutinans mycelial growth through direct contact with hyphae and the production of volatile antifungal compounds. Pine seeds treatment with the antagonist Trichoderma sp. reduced the incidence of root rot, increased the emergence and initial growth in the height of seedlings, and improved seedling health.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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