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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. MenosEmbrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido... Mostrar Todas |
Data corrente: |
12/07/2004 |
Data da última atualização: |
12/07/2007 |
Autoria: |
RAVA, C. A.; COSTA, J. G. C. da; FARIA, L. C. de; DEL PELOSO, M. J.; CARNEIRO, G. E. de S.; SOARES, D. M.; CABRERA DÍAZ, J. L.; MELO, L. C.; ABREU, Â. de F. B.; FARIA, J. C. de; SILVA, H. T. da; SARTORATO, A.; BASSINELLO, P. Z.; ZIMMERMANN, F. J. P. |
Título: |
BRS Grafite: cultivar de feijoeiro comum de grão preto, indicada para as regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. |
Ano de publicação: |
2003 |
Fonte/Imprenta: |
Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2003. |
Páginas: |
3 p. |
Série: |
(Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado Técnico, 63). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O programa de melhoramento genético do feijoeiro comum conduzido pela Embrapa Arroz e Feijão, tem como objetivo principal desenvolver, avaliar e indicar cultivares melhoradas e adaptadas às diferentes condições edafoclimáticas das regiões produtoras, visando a auto-suficiência e, eventualmente, a consecução de saldos exportáveis deste produto. |
Palavras-Chave: |
Bean; Brasil; BRS grafite; Centro-Oeste; Cultivar; Cultivar BRS Grafite; Feijão-preto; Feijoeiro comum; Grão preto; Melhoramento genético; Preto; Região centro-oeste; Região sudeste; Sudeste. |
Thesagro: |
Cerrado; Feijão; Grão; Phaseolus Vulgaris; Variedade. |
Thesaurus Nal: |
beans. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPAF/21538/1/comt_63.pdf
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Marc: |
LEADER 01812nam a2200529 a 4500 001 1212418 005 2007-07-12 008 2003 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aRAVA, C. A. 245 $aBRS Grafite$bcultivar de feijoeiro comum de grão preto, indicada para as regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. 260 $aSanto Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão$c2003 300 $a3 p. 490 $a(Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado Técnico, 63). 520 $aO programa de melhoramento genético do feijoeiro comum conduzido pela Embrapa Arroz e Feijão, tem como objetivo principal desenvolver, avaliar e indicar cultivares melhoradas e adaptadas às diferentes condições edafoclimáticas das regiões produtoras, visando a auto-suficiência e, eventualmente, a consecução de saldos exportáveis deste produto. 650 $abeans 650 $aCerrado 650 $aFeijão 650 $aGrão 650 $aPhaseolus Vulgaris 650 $aVariedade 653 $aBean 653 $aBrasil 653 $aBRS grafite 653 $aCentro-Oeste 653 $aCultivar 653 $aCultivar BRS Grafite 653 $aFeijão-preto 653 $aFeijoeiro comum 653 $aGrão preto 653 $aMelhoramento genético 653 $aPreto 653 $aRegião centro-oeste 653 $aRegião sudeste 653 $aSudeste 700 1 $aCOSTA, J. G. C. da 700 1 $aFARIA, L. C. de 700 1 $aDEL PELOSO, M. J. 700 1 $aCARNEIRO, G. E. de S. 700 1 $aSOARES, D. M. 700 1 $aCABRERA DÍAZ, J. L. 700 1 $aMELO, L. C. 700 1 $aABREU, Â. de F. B. 700 1 $aFARIA, J. C. de 700 1 $aSILVA, H. T. da 700 1 $aSARTORATO, A. 700 1 $aBASSINELLO, P. Z. 700 1 $aZIMMERMANN, F. J. P.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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URL |
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![](/consulta/web/img/deny.png) | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
21/09/2020 |
Data da última atualização: |
14/12/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
B - 2 |
Autoria: |
REIS, A. A. dos; SILVA, B. C.; WERNER, J. P. S.; SILVA, Y. F.; ROCHA, J. V.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; COUTINHO, A. C.; LAMPARELLI, R. A. C; MAGALHÃES, P. S. G. |
Afiliação: |
Feagri, Nipe/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; Feagri/Unicamp; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; Nipe/Unicamp; Nipe/Unicamp. |
Título: |
Exploring the potential of high-resolution PlanetScope imagery for pasture biomass estimation in an integrated crop-livestock system. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 42-3, W12, p. 419-424, 2020. |
DOI: |
https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W12-2020-419-2020 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Publicado também em: IEEE LATIN AMERICAN GRSS; ISPRS REMOTE SENSING CONFERENCE, Santiago, 2020. Proceedings... [Piscataway]: IEEE, 2020. p. 675-680. LAGIRS 2020. |
Conteúdo: |
ABSTRACT: Pasture biomass information is essential to monitor forage resources in grazed areas, as well as to support grazing management decisions. The increasing temporal and spatial resolutions offered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely-sensed data. In a preliminary study, we investigated the potential of spectral variables derived from PlanetScope imagery to predict pasture biomass in an area of Integrated Crop-Livestock System (ICLS) in Brazil. Satellite and field data were collected during the same period (May - August 2019) for calibration and validation of the relation between predictor variables and pasture biomass using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables 24 vegetation indices derived from PlanetScope imagery, as well as the four PlanetScope bands, and field management information. Pasture biomass ranged from approximately 24 to 656 g.m-2, with a coefficient of variation of 54.96%. Near Infrared Green Simple Ratio (NIR/Green), Green Leaf Algorithm (GLA) vegetation indices and days after sowing (DAS) are among the most important variables as measured by the RF Variable Importance metric in the best RF model predicting pasture biomass, which resulted in Root Mean Square Error (RMSE) of 52.04 g.m-2 (32.75%). Accurate estimates of pasture biomass using spectral variables derived from PlanetScope imagery are promising, providing new insights into the opportunities and limitations related to the use of PlanetScope imagery for pasture monitoring. MenosABSTRACT: Pasture biomass information is essential to monitor forage resources in grazed areas, as well as to support grazing management decisions. The increasing temporal and spatial resolutions offered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely-sensed data. In a preliminary study, we investigated the potential of spectral variables derived from PlanetScope imagery to predict pasture biomass in an area of Integrated Crop-Livestock System (ICLS) in Brazil. Satellite and field data were collected during the same period (May - August 2019) for calibration and validation of the relation between predictor variables and pasture biomass using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables 24 vegetation indices derived from PlanetScope imagery, as well as the four PlanetScope bands, and field management information. Pasture biomass ranged from approximately 24 to 656 g.m-2, with a coefficient of variation of 54.96%. Near Infrared Green Simple Ratio (NIR/Green), Green Leaf Algorithm (GLA) vegetation indices and days after sowing (DAS) are among the most important variables as measured by the RF Variable Importance metric in the best RF model predicting pasture biomass, which resulted in Root Mean Square Error (RMSE) of 52.04 g.m-2 (32.75%). Accurate estimates of pasture biomass using spectral variables derived from PlanetScope imagery are promisi... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Dove satellites; Floresta aleatória; Índice de vegetação; Integração lavoura-pecuária; Integrated crop-livestock system; Machine Learning; Nano-Satellites; Pastureland; Random Forest; Vegetation Indices. |
Thesagro: |
Biomassa; Pastagem. |
Thesaurus NAL: |
Biomass; Pasture management; Vegetation index. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 03286naa a2200457 a 4500 001 2125045 005 2021-12-14 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W12-2020-419-2020$2DOI 100 1 $aREIS, A. A. dos 245 $aExploring the potential of high-resolution PlanetScope imagery for pasture biomass estimation in an integrated crop-livestock system.$h[electronic resource] 260 $c2020 500 $aPublicado também em: IEEE LATIN AMERICAN GRSS; ISPRS REMOTE SENSING CONFERENCE, Santiago, 2020. Proceedings... [Piscataway]: IEEE, 2020. p. 675-680. LAGIRS 2020. 520 $aABSTRACT: Pasture biomass information is essential to monitor forage resources in grazed areas, as well as to support grazing management decisions. The increasing temporal and spatial resolutions offered by the new generation of orbital platforms, such as Planet CubeSat satellites, have improved the capability of monitoring pasture biomass using remotely-sensed data. In a preliminary study, we investigated the potential of spectral variables derived from PlanetScope imagery to predict pasture biomass in an area of Integrated Crop-Livestock System (ICLS) in Brazil. Satellite and field data were collected during the same period (May - August 2019) for calibration and validation of the relation between predictor variables and pasture biomass using the Random Forest (RF) regression algorithm. We used as predictor variables 24 vegetation indices derived from PlanetScope imagery, as well as the four PlanetScope bands, and field management information. Pasture biomass ranged from approximately 24 to 656 g.m-2, with a coefficient of variation of 54.96%. Near Infrared Green Simple Ratio (NIR/Green), Green Leaf Algorithm (GLA) vegetation indices and days after sowing (DAS) are among the most important variables as measured by the RF Variable Importance metric in the best RF model predicting pasture biomass, which resulted in Root Mean Square Error (RMSE) of 52.04 g.m-2 (32.75%). Accurate estimates of pasture biomass using spectral variables derived from PlanetScope imagery are promising, providing new insights into the opportunities and limitations related to the use of PlanetScope imagery for pasture monitoring. 650 $aBiomass 650 $aPasture management 650 $aVegetation index 650 $aBiomassa 650 $aPastagem 653 $aAprendizado de máquina 653 $aDove satellites 653 $aFloresta aleatória 653 $aÍndice de vegetação 653 $aIntegração lavoura-pecuária 653 $aIntegrated crop-livestock system 653 $aMachine Learning 653 $aNano-Satellites 653 $aPastureland 653 $aRandom Forest 653 $aVegetation Indices 700 1 $aSILVA, B. C. 700 1 $aWERNER, J. P. S. 700 1 $aSILVA, Y. F. 700 1 $aROCHA, J. V. 700 1 $aFIGUEIREDO, G. K. D. A. 700 1 $aANTUNES, J. F. G. 700 1 $aESQUERDO, J. C. D. M. 700 1 $aCOUTINHO, A. C. 700 1 $aLAMPARELLI, R. A. C 700 1 $aMAGALHÃES, P. S. G. 773 $tThe International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences$gv. 42-3, W12, p. 419-424, 2020.
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