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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agrobiologia.
Data corrente:  21/05/2021
Data da última atualização:  28/08/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SANTOS, F. M.; TERRA, G.; MONTE, M. A.; CHAER, G. M.
Afiliação:  FELIPE MARTINI SANTOS, UFRRJ; GILBERTO TERRA, Sucupira Agroforestas, Valença, BA; MARCO ANTONIO MONTE, UFRRJ; GUILHERME MONTANDON CHAER, CNPAB.
Título:  Growth, yield and stem form of young African mahoganies (Khaya spp.) in mixed species plantations and successional agroforestry systems.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  New Forests, v. 53, p. 181-202, 2022.
ISSN:  0169-4286
DOI:  https://doi.org/10.1007/s11056-021-09850-5
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  African mahoganies can be an alternative for wood production in agroforestry systems and/or mixed-species plantations. In this study, we aimed to evaluate the growth, yield and stem form of Khaya grandifoliola C. DC. and Khaya ivorensis A. Chev. established in successional agroforestry systems and in mixed plantations of both species. A randomized block experiment was set up with the following treatments: (T1) mixed plantation of African mahoganies with elimination of regenerating community by herbicide application; (T2) mixed plantation of African mahoganies with selective management of regenerating community; (T3) agroforestry system including African mahoganies with elimination of regenerating community, through mowing operations (non-selective); and (T4) agroforestry system including African mahoganies with selective management of regenerating community. The results shown a higher growth rate of both Khaya species in T1, especially in relation to T2, possibly due to the more effective herbicide control of the dominant invasive species. The structural complexity, diversity and pruning regime of the regenerating plants in the T4 treatment possibly caused positive benefits in the Khaya trees growth. It is possible that Khaya trees captured part of the fertilizer intended for the food crops, although this effect is more pronounced for K. ivorensis. The stemwood volume stocks in T1 and T4 treatments were similar for both species. The total mean annual increments of volume at ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Khaya grandifoliola; Khaya ivorensi; Stem quality; Stemwood production.
Thesaurus Nal:  Intercropping; Khaya; Khaya ivorensis.
Categoria do assunto:  K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrobiologia (CNPAB)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPAB41729 - 1UPCAP - DD
CNPAB41934 - 1UPCAP - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Roraima.
Data corrente:  14/09/2021
Data da última atualização:  14/09/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  PRUDENTE, V. H. R.; SANCHES, I. D.; ADAMI, M.; SKAKUN, S.; OLDONI, L. V.; XAUD, H. A. M.; XAUD, M. R.; ZHANG, Y.
Afiliação:  HARON ABRAHIM MAGALHAES XAUD, CPAF-RR; MARISTELA RAMALHO XAUD, CPAF-RR.
Título:  SAR data for land use land cover classification in a tropical region with frequent cloud cover.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  IGARSS - INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, 2020.
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  This study aims at mapping Land Use and Land Cover (LULC) in the region of Roraima, Brazil, using time-series of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data. All available Sentinel-1 images covering the study area were used and classified using two machine learning algorithms, namely random forest and multilayer perceptron. LULC heterogeneity with the SAR process complexity makes the process challenging in distinguishing certain classes. Results show that SAR data could be used for LULC mapping, as rainforest, savannas, water, and sandbank/outcrop classes. But cannot provide accurate separation for all classes, mainly for those with similar geometrical structures, such as regeneration areas, perennial crops, and buritizais.
Palavras-Chave:  Machine learning; Sentinel.
Thesagro:  Radar.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Roraima (CPAF-RR)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPAF-RR16178 - 1UPCAA - DD
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