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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
25/04/2013 |
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Data da última atualização: |
27/01/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BATISTA, D. da C.; OLIVEIRA, S. M. A. de; TAVARES, S. C. C. H.; LARANJEIRA, D.; NEVES, R. A. F.; SILVA, R. L. X. |
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Afiliação: |
DIÓGENES DA CRUZ BATISTA; CPATSA. |
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Título: |
Efeitos de fungicidas sobre o crescimento in vitro de Fusarium oxysporum f. sp. passiflorae e a interferência com Trichoderma spp. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
Summa Phytopathologica, Jaboticabal, v. 28, n. 4, p. 305-310, 2002. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo da presente pesquisa foi estudar a fungitoxicidade fungicidas e sua estabilidade quando submetidos a diferentes níveis de pH e temperatura para o controle de Foxysporum f. sp. passiflorae, in vitro, avaliando-se a redução do crescimento micelial, esporulação e germinação, assim como a interferência destes produtos no desenvolvimento de espécies de Trichoderma, para desenvolvimento posterior de uma melhor estratégia de controle da murcha de fusário em campo comercial de maracujazeiro com histórico da doença. |
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Palavras-Chave: |
Disease; Murcha de fusário. |
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Thesagro: |
Controle biológico; Doença; Fruta; Fusarium Oxysporum; Germinação; Maracujá. |
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Thesaurus Nal: |
Fruits. |
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Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/116557/1/Selma-cpatsa.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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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Solos. Para informações adicionais entre em contato com cnps.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
05/09/2022 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
ALMEIDA, M. B. F. de. |
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Afiliação: |
MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. |
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Título: |
Métodos de sensoriamento remoto orbital para o diagnóstico e monitoramento dos níveis de degradação de pastagens tropicais: uma contribuição ao plano de agricultura de baixa emissão de carbono. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
2022. |
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Páginas: |
160 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese (Doutorado em Meio Ambiente) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Orientadora: Margareth Simões, CNPS; Coorientador: Rodrigo Peçanha Demonte Ferraz, CNPS. |
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Conteúdo: |
A presente pesquisa científica objetivou avaliar diferentes métodos, índices de vegetação e texturas em contribuição ao desenvolvimento de uma metodologia de mapeamento e monitoramento dos diferentes níveis de degradação das pastagens, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens dos satélites Sentinel-2 e Sentinel-1, além de outros produtos satelitários. O estudo foi conduzido especificamente no município de Valença/RJ e arredores, no bioma da Mata Atlântica, onde foram obtidos pontos de campo georreferenciados com as suas respectivas classes atribuídas (N1, N2N3, N4), bem como na região do bioma Cerrado, onde os pontos de campo georreferenciados e os atributos associados foram obtidos por cortesia do LAPIG/MapBiomas. Este conjunto de dados foi classificado por um método de classificação supervisionada denominado random forest, que por sua vez, é um algoritmo de inteligência artificial e aprendizado de máquina que usa diferentes árvores de decisão para a rotulação dos pixels no processo de classificação. O processamento principal dos dados foi realizado no Google Earth Engine, porém o processamento auxiliar, que favoreceu sobremaneira o processamento principal, foi realizado no R. O índice de vegetação mais importante foi o NCI, no entanto, por si só, não garantiu uma acurácia satisfatória, sendo necessário adicionar outros produtos de sensoriamento remoto para este fim. Também objetivou-se estimar as proporções dos elementos presentes na composição das pastagens nos seus diferentes níveis de degradação (N1, N2N3 e N4), com base na Análise de Mistura Espectral (AME) e nas imagens-fração VNFA (Vegetação Não Fotossinteticamente Ativa), VFA (Vegetação Fotossinteticamente Ativa), SE (Solo Exposto) e Sombra advindas da AME tanto para a época úmida quanto para a época seca. Com base nestas imagens-fração foi possível realizar mais uma vez a classificação random forest dos diferentes níveis de degradação das pastagens de todo o bioma Cerrado. Para a estimativa das proporções VNFA, VFA, SE e Sombra foi necessário aplicar a Análise pró Componentes Principais (ACP) antes da AME com a finalidade de reduzir a correlação entre as bandas puras do Sentinel-2, ainda assim, só foi possível estimar as proporções na estação úmida. Os resultados obtidos com base nas metodologias propostas e no controle estatístico dos dados (acurácias) permitem deduzir que ambas são robustas, eficientes e eficazes na separabilidade dos diferentes níveis de degradação das pastagens (N1, N2N3 e N4) tanto da Mata Atlântica (município de Valença/RJ e arredores) quanto do bioma Cerrado. MenosA presente pesquisa científica objetivou avaliar diferentes métodos, índices de vegetação e texturas em contribuição ao desenvolvimento de uma metodologia de mapeamento e monitoramento dos diferentes níveis de degradação das pastagens, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens dos satélites Sentinel-2 e Sentinel-1, além de outros produtos satelitários. O estudo foi conduzido especificamente no município de Valença/RJ e arredores, no bioma da Mata Atlântica, onde foram obtidos pontos de campo georreferenciados com as suas respectivas classes atribuídas (N1, N2N3, N4), bem como na região do bioma Cerrado, onde os pontos de campo georreferenciados e os atributos associados foram obtidos por cortesia do LAPIG/MapBiomas. Este conjunto de dados foi classificado por um método de classificação supervisionada denominado random forest, que por sua vez, é um algoritmo de inteligência artificial e aprendizado de máquina que usa diferentes árvores de decisão para a rotulação dos pixels no processo de classificação. O processamento principal dos dados foi realizado no Google Earth Engine, porém o processamento auxiliar, que favoreceu sobremaneira o processamento principal, foi realizado no R. O índice de vegetação mais importante foi o NCI, no entanto, por si só, não garantiu uma acurácia satisfatória, sendo necessário adicionar outros produtos de sensoriamento remoto para este fim. Também objetivou-se estimar as proporções dos elementos presentes na ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Processamento Digital de Imagens. |
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Thesagro: |
Cerrado; Degradação Ambiental; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 03563nam a2200193 a 4500
001 2146094
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100 1 $aALMEIDA, M. B. F. de
245 $aMétodos de sensoriamento remoto orbital para o diagnóstico e monitoramento dos níveis de degradação de pastagens tropicais$buma contribuição ao plano de agricultura de baixa emissão de carbono.$h[electronic resource]
260 $a2022.$c2022
300 $a160 f.
500 $aTese (Doutorado em Meio Ambiente) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Orientadora: Margareth Simões, CNPS; Coorientador: Rodrigo Peçanha Demonte Ferraz, CNPS.
520 $aA presente pesquisa científica objetivou avaliar diferentes métodos, índices de vegetação e texturas em contribuição ao desenvolvimento de uma metodologia de mapeamento e monitoramento dos diferentes níveis de degradação das pastagens, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto e Processamento Digital de Imagens dos satélites Sentinel-2 e Sentinel-1, além de outros produtos satelitários. O estudo foi conduzido especificamente no município de Valença/RJ e arredores, no bioma da Mata Atlântica, onde foram obtidos pontos de campo georreferenciados com as suas respectivas classes atribuídas (N1, N2N3, N4), bem como na região do bioma Cerrado, onde os pontos de campo georreferenciados e os atributos associados foram obtidos por cortesia do LAPIG/MapBiomas. Este conjunto de dados foi classificado por um método de classificação supervisionada denominado random forest, que por sua vez, é um algoritmo de inteligência artificial e aprendizado de máquina que usa diferentes árvores de decisão para a rotulação dos pixels no processo de classificação. O processamento principal dos dados foi realizado no Google Earth Engine, porém o processamento auxiliar, que favoreceu sobremaneira o processamento principal, foi realizado no R. O índice de vegetação mais importante foi o NCI, no entanto, por si só, não garantiu uma acurácia satisfatória, sendo necessário adicionar outros produtos de sensoriamento remoto para este fim. Também objetivou-se estimar as proporções dos elementos presentes na composição das pastagens nos seus diferentes níveis de degradação (N1, N2N3 e N4), com base na Análise de Mistura Espectral (AME) e nas imagens-fração VNFA (Vegetação Não Fotossinteticamente Ativa), VFA (Vegetação Fotossinteticamente Ativa), SE (Solo Exposto) e Sombra advindas da AME tanto para a época úmida quanto para a época seca. Com base nestas imagens-fração foi possível realizar mais uma vez a classificação random forest dos diferentes níveis de degradação das pastagens de todo o bioma Cerrado. Para a estimativa das proporções VNFA, VFA, SE e Sombra foi necessário aplicar a Análise pró Componentes Principais (ACP) antes da AME com a finalidade de reduzir a correlação entre as bandas puras do Sentinel-2, ainda assim, só foi possível estimar as proporções na estação úmida. Os resultados obtidos com base nas metodologias propostas e no controle estatístico dos dados (acurácias) permitem deduzir que ambas são robustas, eficientes e eficazes na separabilidade dos diferentes níveis de degradação das pastagens (N1, N2N3 e N4) tanto da Mata Atlântica (município de Valença/RJ e arredores) quanto do bioma Cerrado.
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Embrapa Solos (CNPS) |
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