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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Semiárido. Para informações adicionais entre em contato com cpatsa.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia; Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
09/06/2021 |
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Data da última atualização: |
30/09/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GALEANO, R. M. S.; GODOY, F. M. de; DURÊ, L. M. M.; FERNANDES JUNIOR, P. I.; BALDANI, J. I.; PAGGI, G. M.; ZANOELO, F. F.; BRASIL, M. S. |
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Afiliação: |
RODRIGO MATTOS SILVA GALEANO, UFMS; FERNANDA MARIA DE RUSSO GODOY, UFMS; LAÍS MAYARA MELO DURÉ, UFMS; PAULO IVAN FERNANDES JUNIOR, CPATSA; JOSE IVO BALDANI, CNPAB; GECELE MATOS PAGGI, UFMS; FABIANA FONSECA ZANOELO, UFMS; MARIVAINE SILVA BRASIL, UFMS. |
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Título: |
Potential of bacterial strains isolated from ironstone outcrops bromeliads to promote plant growth under drought condition |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Current Microbiology, v. 78, n.1, p. 2741-2752, 2021. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00284-021-02540-7 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Plant growth-promoting bacteria (PGPB) are bacteria that have mechanisms that facilitate plant growth in stress conditions such as drought. The objective of this study was to characterize bacterial strains isolated from bromeliads roots in ironstone outcrops (Urucum Residual Plateau, Mato Grosso do Sul, Brazil) for plant growth-promoting under drought conditions. Firstly, we screened isolates with the presence of 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) deaminase activity. Then, all isolates were tested for tolerance to drought, exopolysaccharides (EPS) production, indole-3-acetic acid (IAA)-producing abilities, phosphate and zinc solubilization, production of catalase and hydrolytic enzymes (amylase, cellulase, and protease). Germination assay and a pot experiment with maize plants submitted to well-watered and drought conditions were performed with the strains most promising (VBN11 and VBE23). Briefy, Bacillus cereus VBE23 showed in vitro higher ACC deaminase activity (3.83 and 2.52µmol α-KB mg−1 h−1 in non-drought and drought conditions, respectively), tolerance to drought, EPS production and other mechanisms of plant growth promotion: solubilization of phosphate and zinc, ammonia production, catalase activity and production of hydrolytic enzymes (amylase, cellulase, and protease). Inoculation of strain VBE23 in maize seeds submitted to drought conditions showed higher germination concerning uninoculated seeds and inoculated with VBN11. Also, the results indicated that the isolate VBE23 provided higher values of fresh and dry biomass compared to the control of uninoculated treatment and inoculated with VBN11 under drought conditions. This is the frst report on the PGPB from ironstone outcrops of Urucum Residual Plateau, Mato Grosso do Sul, Brazil. Thus, this bacterial isolate could be used as a strategy for the facilitation of plant growth in drought environments MenosPlant growth-promoting bacteria (PGPB) are bacteria that have mechanisms that facilitate plant growth in stress conditions such as drought. The objective of this study was to characterize bacterial strains isolated from bromeliads roots in ironstone outcrops (Urucum Residual Plateau, Mato Grosso do Sul, Brazil) for plant growth-promoting under drought conditions. Firstly, we screened isolates with the presence of 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) deaminase activity. Then, all isolates were tested for tolerance to drought, exopolysaccharides (EPS) production, indole-3-acetic acid (IAA)-producing abilities, phosphate and zinc solubilization, production of catalase and hydrolytic enzymes (amylase, cellulase, and protease). Germination assay and a pot experiment with maize plants submitted to well-watered and drought conditions were performed with the strains most promising (VBN11 and VBE23). Briefy, Bacillus cereus VBE23 showed in vitro higher ACC deaminase activity (3.83 and 2.52µmol α-KB mg−1 h−1 in non-drought and drought conditions, respectively), tolerance to drought, EPS production and other mechanisms of plant growth promotion: solubilization of phosphate and zinc, ammonia production, catalase activity and production of hydrolytic enzymes (amylase, cellulase, and protease). Inoculation of strain VBE23 in maize seeds submitted to drought conditions showed higher germination concerning uninoculated seeds and inoculated with VBN11. Also, the results i... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Ambientes ferruginosos; Bacterial strains; Bactérias promotoras de crescimento de plantas; Cepas bacterianas; Ferruginous environments; Inoculation; PGPB. |
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Thesagro: |
Bactéria; Fungo; Inoculação; Planta. |
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Thesaurus Nal: |
Soil inoculation. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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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 Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
08/02/2011 |
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Data da última atualização: |
30/01/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Orientação de Tese de Pós-Graduação |
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Autoria: |
NONATO, R. T. |
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Afiliação: |
ROBSON TAVARES NONATO, Feagri/Unicamp. |
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Título: |
Aplicação de mineração de dados na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em imagens de sensoriamento remoto no estado de São Paulo. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
2010. |
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Páginas: |
128 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira. |
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Conteúdo: |
O surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da image. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de atributos e a técnica de árvore de decisão binária na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, no estado de São Paulo, em imagens com correção atmosférica do sensor TM a bordo do satélite Landsat 5. Também foi investigado o resultado da inserção de atributos de textura e de índices de vegetação com o objetivo de melhorar os resultados da identificação e classificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar. Neste trabalho foram abordados três cenários contendo áreas cultivadas com cana-de-açúcar. No primeiro cenário, a técnica de árvore de decisão foi avaliada na classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em meio a alvos diversos, como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação. No segundo cenário, a ênfase foi a classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em diferentes fases fenológicas. No último cenário, a técnica de classificação foi avaliada na distinção de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes fases fenológicas, e em meio a outros tipos de cobertura do solo como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação como pastos e florestas. Nos três cenários abordados, os modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo J48, produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos expressivos nos três cenários e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana e corpos d'água. Os resultados de todos os cenários estudados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras no estado de São Paulo. Também, deve-se destacar, que as técnicas de mineração de dados destinadas à seleção de subconjuntos de atributos relevantes para a classificação trouxeram redução significativa dos conjuntos de dados e permitiram a identificação de modelos melhores de classificação. MenosO surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da image. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de at... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Cana-de-açúcar; Classificação de imagens; Data mining; Decision tree; Mineração de dados; Porevisão de safras; Seleção de atributos. |
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Thesagro: |
Colheita. |
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Thesaurus NAL: |
Harvesting; Image analysis; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 04750nam a2200277 a 4500
001 1876214
005 2014-01-30
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100 1 $aNONATO, R. T.
245 $aAplicação de mineração de dados na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em imagens de sensoriamento remoto no estado de São Paulo.
260 $a2010.$c2010
300 $a128 p.
500 $aDissertação (Mestrado) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira.
520 $aO surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da image. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de atributos e a técnica de árvore de decisão binária na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, no estado de São Paulo, em imagens com correção atmosférica do sensor TM a bordo do satélite Landsat 5. Também foi investigado o resultado da inserção de atributos de textura e de índices de vegetação com o objetivo de melhorar os resultados da identificação e classificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar. Neste trabalho foram abordados três cenários contendo áreas cultivadas com cana-de-açúcar. No primeiro cenário, a técnica de árvore de decisão foi avaliada na classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em meio a alvos diversos, como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação. No segundo cenário, a ênfase foi a classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em diferentes fases fenológicas. No último cenário, a técnica de classificação foi avaliada na distinção de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes fases fenológicas, e em meio a outros tipos de cobertura do solo como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação como pastos e florestas. Nos três cenários abordados, os modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo J48, produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos expressivos nos três cenários e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana e corpos d'água. Os resultados de todos os cenários estudados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras no estado de São Paulo. Também, deve-se destacar, que as técnicas de mineração de dados destinadas à seleção de subconjuntos de atributos relevantes para a classificação trouxeram redução significativa dos conjuntos de dados e permitiram a identificação de modelos melhores de classificação.
650 $aHarvesting
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650 $aSugarcane
650 $aColheita
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653 $aDecision tree
653 $aMineração de dados
653 $aPorevisão de safras
653 $aSeleção de atributos
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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