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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste. |
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Data corrente: |
16/01/2024 |
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Data da última atualização: |
16/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
AVILA, C. J.; CAPARRÓZ, G.; SANTOS, V.; SILVA, I. F. da. |
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Afiliação: |
CREBIO JOSE AVILA, CPAO; GLEICIELE CAPARRÓZ, INSTITUTO DE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, DOURADOS; VIVIANE SANTOS, INSTITUTO FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL, DOURADOS; IVANA FERNANDES DA SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS, DOURADOS. |
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Título: |
Soil insects associated with sugarcane crop in Mato Grosso do Sul, Brazil |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, v. 53, n. 11, e20220333, 2023. |
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DOI: |
10.1590/0103-8478cr20220333 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Os insetos-praga são um dos principais fatores que afetam a produtividade da cana-de-açúcar e, principalmente, aqueles associados ao solo, que prejudicam a cultura se não forem controlados. Existem poucas informações sobre a fauna de insetos associada ao solo na cultura da cana-de-açúcar no estado de Mato Grosso do Sul (MS), Brasil. O objetivo deste estudo foi avaliar a ocorrência, abundância e variação populacional de insetos associados ao solo em lavouras de cana-de-açúcar em quatro municípios do estado de Mato Grosso do Sul durante o período de setembro de 2009 a agosto de 2010. Para a captura de insetos, foram feitas trincheiras (50 cm x 50 cm x 30 cm - largura x comprimento x profundidade) no solo. Observou-se que o município de Maracaju apresenta alta incidência de insetos de solo na cultura da cana-de-açúcar. Exemplares da família Scarabaeidae são abundantes nos canaviais do MS, sendo Liogenys suturalis a espécie predominante. Insetos de solo da família Chrysomelidae foram encontrados com maior abundância em Dourados e Naviraí enquanto Noctuidae, representado apenas por Hyponeuma taltula, ocorreu principalmente em Dourados. Insetos da família Termitidae ocorrem em canaviais nos municípios de Maracaju e Naviraí, mas não em Nova Alvorada do Sul e Dourados. Sphenophorus levis e Metamasius hemipterus (Coleoptera: Curculionidae) também foram encontrados nos canaviais de Maracaju, sendo a ocorrência dessas espécies o primeiro registro no MS. A ocorrência determinada de diferentes insetos de solo nos canaviais auxiliará o manejo nos quatro municípios estudados MenosOs insetos-praga são um dos principais fatores que afetam a produtividade da cana-de-açúcar e, principalmente, aqueles associados ao solo, que prejudicam a cultura se não forem controlados. Existem poucas informações sobre a fauna de insetos associada ao solo na cultura da cana-de-açúcar no estado de Mato Grosso do Sul (MS), Brasil. O objetivo deste estudo foi avaliar a ocorrência, abundância e variação populacional de insetos associados ao solo em lavouras de cana-de-açúcar em quatro municípios do estado de Mato Grosso do Sul durante o período de setembro de 2009 a agosto de 2010. Para a captura de insetos, foram feitas trincheiras (50 cm x 50 cm x 30 cm - largura x comprimento x profundidade) no solo. Observou-se que o município de Maracaju apresenta alta incidência de insetos de solo na cultura da cana-de-açúcar. Exemplares da família Scarabaeidae são abundantes nos canaviais do MS, sendo Liogenys suturalis a espécie predominante. Insetos de solo da família Chrysomelidae foram encontrados com maior abundância em Dourados e Naviraí enquanto Noctuidae, representado apenas por Hyponeuma taltula, ocorreu principalmente em Dourados. Insetos da família Termitidae ocorrem em canaviais nos municípios de Maracaju e Naviraí, mas não em Nova Alvorada do Sul e Dourados. Sphenophorus levis e Metamasius hemipterus (Coleoptera: Curculionidae) também foram encontrados nos canaviais de Maracaju, sendo a ocorrência dessas espécies o primeiro registro no MS. A ocorrência determinada de dife... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Ocorrência; Pragas do solo. |
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Thesagro: |
Cana de Açúcar; Flutuação Populacional; Inseto; Praga. |
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Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160886/1/download-9.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agropecuária Oeste (CPAO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
14/12/2020 |
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Data da última atualização: |
14/12/2020 |
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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: |
ARAI, E.; SANO, E. E.; DUTRA. A. C.; CASSOL, H. L. G.; HOFFMANN, T. B.; SHIMABUKURO, Y. E. |
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Afiliação: |
EDSON EYJI SANO, CPAC. |
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Título: |
Vegetation Fraction Images Derived from PROBA-V Data for Rapid Assessment of Annual Croplands in Brazil. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 12, n. 7, 2020. |
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ISSN: |
2072-4292 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Abstract: This paper presents a new method for rapid assessment of the extent of annual croplands in Brazil. The proposed method applies a linear spectral mixing model (LSMM) to PROBA-V time series images to derive vegetation, soil, and shade fraction images for regional analysis. We used S10-TOC (10 days synthesis, 1 km spatial resolution, and top-of-canopy) products for Brazil and S5-TOC (five days synthesis, 100 m spatial resolution, and top-of-canopy) products for Mato Grosso State (Brazilian Legal Amazon). Using the time series of the vegetation fraction images of the whole year (2015 in this case), only one mosaic composed with maximum values of vegetation fraction was generated, allowing detecting and mapping semi-automatically the areas occupied by annual crops during the year. The results (100 m spatial resolution map) for the Mato Grosso State were compared with existing global datasets (Finer Resolution Observation and Monitoring?Global Land Cover (FROM-GLC) and Global Food Security?Support Analyses Data (GFSAD30)). Visually those maps present a good agreement, but the area estimated are not comparable since the agricultural class definition are different for those maps. In addition, we found 11.8 million ha of agricultural areas in the entire Brazilian territory. The area estimation for the Mato Grosso State was 3.4 million ha for 1 km dataset and 5.3 million ha for 100 m dataset. This difference is due to the spatial resolution of the PROBA-V datasets used. A coefficient of determination of 0.82 was found between PROBA-V 100 m and Landsat-8 OLI area estimations for the Mato Grosso State. Therefore, the proposed method is suitable for detecting and mapping annual croplands distribution operationally using PROBA-V datasets for regional analysis. MenosAbstract: This paper presents a new method for rapid assessment of the extent of annual croplands in Brazil. The proposed method applies a linear spectral mixing model (LSMM) to PROBA-V time series images to derive vegetation, soil, and shade fraction images for regional analysis. We used S10-TOC (10 days synthesis, 1 km spatial resolution, and top-of-canopy) products for Brazil and S5-TOC (five days synthesis, 100 m spatial resolution, and top-of-canopy) products for Mato Grosso State (Brazilian Legal Amazon). Using the time series of the vegetation fraction images of the whole year (2015 in this case), only one mosaic composed with maximum values of vegetation fraction was generated, allowing detecting and mapping semi-automatically the areas occupied by annual crops during the year. The results (100 m spatial resolution map) for the Mato Grosso State were compared with existing global datasets (Finer Resolution Observation and Monitoring?Global Land Cover (FROM-GLC) and Global Food Security?Support Analyses Data (GFSAD30)). Visually those maps present a good agreement, but the area estimated are not comparable since the agricultural class definition are different for those maps. In addition, we found 11.8 million ha of agricultural areas in the entire Brazilian territory. The area estimation for the Mato Grosso State was 3.4 million ha for 1 km dataset and 5.3 million ha for 100 m dataset. This difference is due to the spatial resolution of the PROBA-V datasets used. A co... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Fração máxima; Mapeamento de terras agrícolas; Mato Grosso. |
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Thesagro: |
Cerrado; Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/219147/1/SANO-VEGETATION-FRACTION-IMAGES-DERIVED.pdf
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Marc: |
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520 $aAbstract: This paper presents a new method for rapid assessment of the extent of annual croplands in Brazil. The proposed method applies a linear spectral mixing model (LSMM) to PROBA-V time series images to derive vegetation, soil, and shade fraction images for regional analysis. We used S10-TOC (10 days synthesis, 1 km spatial resolution, and top-of-canopy) products for Brazil and S5-TOC (five days synthesis, 100 m spatial resolution, and top-of-canopy) products for Mato Grosso State (Brazilian Legal Amazon). Using the time series of the vegetation fraction images of the whole year (2015 in this case), only one mosaic composed with maximum values of vegetation fraction was generated, allowing detecting and mapping semi-automatically the areas occupied by annual crops during the year. The results (100 m spatial resolution map) for the Mato Grosso State were compared with existing global datasets (Finer Resolution Observation and Monitoring?Global Land Cover (FROM-GLC) and Global Food Security?Support Analyses Data (GFSAD30)). Visually those maps present a good agreement, but the area estimated are not comparable since the agricultural class definition are different for those maps. In addition, we found 11.8 million ha of agricultural areas in the entire Brazilian territory. The area estimation for the Mato Grosso State was 3.4 million ha for 1 km dataset and 5.3 million ha for 100 m dataset. This difference is due to the spatial resolution of the PROBA-V datasets used. A coefficient of determination of 0.82 was found between PROBA-V 100 m and Landsat-8 OLI area estimations for the Mato Grosso State. Therefore, the proposed method is suitable for detecting and mapping annual croplands distribution operationally using PROBA-V datasets for regional analysis.
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650 $aSensoriamento Remoto
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653 $aMato Grosso
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