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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
28/08/2023 |
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Data da última atualização: |
16/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MIRANDA, M. Z. de; GUARIENTI, E. M.; BASSOI, M. C.; SCHEEREN, P. L.; CAIERAO, E.; CASTRO, R. L. de. |
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Afiliação: |
MARTHA ZAVARIZ DE MIRANDA, CNPT; ELIANA MARIA GUARIENTI, CNPT; MANOEL CARLOS BASSOI, CNPSO; PEDRO LUIZ SCHEEREN, CNPT; EDUARDO CAIERAO, CNPT; RICARDO LIMA DE CASTRO, CNPT. |
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Título: |
Qualidade tecnológica e de panificação da cultivar de trigo BRS Nambu da Embrapa. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 15., 2022. Atas e Resumos... Passo Fundo: Acervus, 2023. |
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Páginas: |
p. 115-119. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
BRS Nambu; Linhagem WT 18055. |
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Thesagro: |
Panificação; Sistema de Cultivo; Trigo. |
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Thesaurus Nal: |
Wheat; Wheat flour; Wheat gluten. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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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 Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
21/01/2015 |
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Data da última atualização: |
21/01/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LUIZ, A. J. B.; EBERHARDT, I. D. R.; SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R. |
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Afiliação: |
ALFREDO JOSE BARRETO LUIZ, CNPMA; ISAQUE DANIEL ROCHA EBERHARDT, INPE; BRUNO SCHULTZ, INPE; ANTONIO ROBERTO FORMAGGIO, INPE. |
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Título: |
Visualização de dados de imagens de sensoriamento remoto. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista da Estatística UFOP, Ouro Preto, v. 3, n. 2, 2014. Edição dos trabalhos apresentados oralmente na 59ª Reunião Anual da Regional Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, Ouro Preto, 2014. |
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Páginas: |
p. 260-265. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Geralmente, os dados de sensoriamento remoto são representados em imagens que reproduzem feições da superfície terrestre. Entretanto, imagens são compostas por dados quantitativos multivariados que podem ser trabalhados de diversas formas para produzir visualizações diferentes das reproduções pictóricas tradicionais. Dados que podem parecer sem valor, como das áreas cobertas por nuvens, podem revelar-se fonte de importante informação para o planejamento de trabalhos futuros. O Brasil tem grande importância na produção agrícola mundial e as culturas mais importantes no país são a soja, o milho e a cana-de-açúcar, que ocuparam 27,7, 15,9 e 8,7 milhões de hectares, respectivamente, na safra 2012/2013. Aproximadamente 40% desta produção se localiza em São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Imagens de satélite mostram potencial na estimativa de áreas ocupadas pela agricultura de larga escala. Entretanto, para que se possa obter imagens úteis é preciso que não haja nuvens, o que não é comum nos períodos chave dentro do calendário agrícola dessas culturas na região estudada. Obter imagens livres de nuvens ainda é um grande desafio para o monitoramento da agricultura em escala estadual ou nacional. Este trabalho objetivou demonstrar que o tratamento gráfico de dados oriundos de imagens de sensoriamento remoto pode produzir resultados úteis. Para tanto, foi analisada a frequência de imagens livres de nuvens sobre estados ou mesorregiões, ao longo dos meses, com base em uma série temporal de 2000 a 2013, a partir de dados obtidos pelo sensor MODIS e extraídos utilizando uma rotina do R. Abstract: Our goal was to demonstrate that the graph data processing of remote sensing images can produce useful results. We analyzed the frequency of cloud free images over Brazilian states, using a time series from 2000 to 2013, extracted from the MODIS sensor data and using a routine R. MenosResumo: Geralmente, os dados de sensoriamento remoto são representados em imagens que reproduzem feições da superfície terrestre. Entretanto, imagens são compostas por dados quantitativos multivariados que podem ser trabalhados de diversas formas para produzir visualizações diferentes das reproduções pictóricas tradicionais. Dados que podem parecer sem valor, como das áreas cobertas por nuvens, podem revelar-se fonte de importante informação para o planejamento de trabalhos futuros. O Brasil tem grande importância na produção agrícola mundial e as culturas mais importantes no país são a soja, o milho e a cana-de-açúcar, que ocuparam 27,7, 15,9 e 8,7 milhões de hectares, respectivamente, na safra 2012/2013. Aproximadamente 40% desta produção se localiza em São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Imagens de satélite mostram potencial na estimativa de áreas ocupadas pela agricultura de larga escala. Entretanto, para que se possa obter imagens úteis é preciso que não haja nuvens, o que não é comum nos períodos chave dentro do calendário agrícola dessas culturas na região estudada. Obter imagens livres de nuvens ainda é um grande desafio para o monitoramento da agricultura em escala estadual ou nacional. Este trabalho objetivou demonstrar que o tratamento gráfico de dados oriundos de imagens de sensoriamento remoto pode produzir resultados úteis. Para tanto, foi analisada a frequência de imagens livres de nuvens sobre estados ou mesorregiões, ao longo dos meses, co... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Frequência; Imagens de sensoriamento remoto; Processamento gráfico; Rotina R. |
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Thesagro: |
Agricultura; Nuvem; Sensoriamento remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/116160/1/2014AA10.pdf
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Marc: |
LEADER 02847nam a2200253 a 4500
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245 $aVisualização de dados de imagens de sensoriamento remoto.$h[electronic resource]
260 $aRevista da Estatística UFOP, Ouro Preto, v. 3, n. 2, 2014. Edição dos trabalhos apresentados oralmente na 59ª Reunião Anual da Regional Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, Ouro Preto, 2014.$c2014
300 $ap. 260-265.
520 $aResumo: Geralmente, os dados de sensoriamento remoto são representados em imagens que reproduzem feições da superfície terrestre. Entretanto, imagens são compostas por dados quantitativos multivariados que podem ser trabalhados de diversas formas para produzir visualizações diferentes das reproduções pictóricas tradicionais. Dados que podem parecer sem valor, como das áreas cobertas por nuvens, podem revelar-se fonte de importante informação para o planejamento de trabalhos futuros. O Brasil tem grande importância na produção agrícola mundial e as culturas mais importantes no país são a soja, o milho e a cana-de-açúcar, que ocuparam 27,7, 15,9 e 8,7 milhões de hectares, respectivamente, na safra 2012/2013. Aproximadamente 40% desta produção se localiza em São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Imagens de satélite mostram potencial na estimativa de áreas ocupadas pela agricultura de larga escala. Entretanto, para que se possa obter imagens úteis é preciso que não haja nuvens, o que não é comum nos períodos chave dentro do calendário agrícola dessas culturas na região estudada. Obter imagens livres de nuvens ainda é um grande desafio para o monitoramento da agricultura em escala estadual ou nacional. Este trabalho objetivou demonstrar que o tratamento gráfico de dados oriundos de imagens de sensoriamento remoto pode produzir resultados úteis. Para tanto, foi analisada a frequência de imagens livres de nuvens sobre estados ou mesorregiões, ao longo dos meses, com base em uma série temporal de 2000 a 2013, a partir de dados obtidos pelo sensor MODIS e extraídos utilizando uma rotina do R. Abstract: Our goal was to demonstrate that the graph data processing of remote sensing images can produce useful results. We analyzed the frequency of cloud free images over Brazilian states, using a time series from 2000 to 2013, extracted from the MODIS sensor data and using a routine R.
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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