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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Semiárido.
Data corrente:  13/04/2004
Data da última atualização:  08/04/2024
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  LUZ, S. R. de S.; SILVA, A. P. da; RIBEIRO, R. A. M.; RIBEIRO, L. de S.; ARAGÃO, C. A.; DANTAS, B. F.
Afiliação:  SARA RAQUEL DE SOUSA LUZ, UNEB; ALEXANDRO PEREIRA DA SILVA, UPE; RAIMUNDA ALVES MARQUES RIBEIROÇA DANTAS4, CEFET, Petrolina-PE; LUCIANA DE SÁ RIBEIRO, UPE; CARLOS ALBERTO ARAGÃO, UNEB; BARBARA FRANCA DANTAS, CPATSA.
Título:  Curva de embebição de sementes de umburana (Amburana cearensis (FR. Allem.) A. C. Smith).
Ano de publicação:  2004
Fonte/Imprenta:  In: REUNIÃO NORDESTINA DE BOTÂNICA, 27., 2004, Petrolina. Anais... Petrolina: SBB; Embrapa Semi-Árido; UNEB, 2004.
Descrição Física:  1 CD-ROM.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Amburana cearensis (Fr. Allem.) A.C. Smith, vulgarmente conhecida como umburana-de-cheiro, é uma leguminosa de porte arbóreo e regular, pertencente ao grupo de plantas nativas da caatinga ameaçandas de extinção, em decorrência da exploração irracional.
Palavras-Chave:  Amburana cearensis; Curva de embebição; Umburana.
Thesagro:  Semente.
Thesaurus Nal:  Seeds.
Categoria do assunto:  A Sistemas de Cultivo
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPATSA/28517/1/OPB50.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Semiárido (CPATSA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPATSA28517 - 1UMTRA - CD171171
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1.Imagem marcado/desmarcadoMARTINS, V.; KALEITA, A. L.; GELDER, B. K.; SILVEIRA, H. L. F. da; ABE, C. A. Exploring Object-Based CNN Architecture for Land Cover Classification of HighResolution Remote Sensing Data. In: AGU FALL MEETING, 2019, San Francisco. Anais... San Francisco: AGU, 2019.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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2.Imagem marcado/desmarcadoMARTINS, V. S.; KALEITA, A. L.; GELDER, B. K.; SILVEIRA, H. L. F. da; ABE, C. A. Exploring multiscale object-based convolutional neural network (multi-OCNN) for remote sensing image classification at high spatial resolution. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 168, p. 56-73, oct. 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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