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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre; Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
17/03/2020 |
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Data da última atualização: |
25/05/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GARRETT, R. D.; RYSCHAWY, J.; BELL, L. W.; CORTNER, O.; FERREIRA, J. N.; GARIK, A. V. N.; GIL, J. D. B.; KLERKX, L.; MORAINE, M.; PETERSON, C. A.; REIS, J. C. dos; VALENTIM, J. F. |
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Afiliação: |
Rachael D. Garrett, ETH Zürich / Boston University; Julie Ryschawy, Université de Toulouse; Lindsay W. Bell, CSIRO Agriculture and Food; Owen Cortner, ETH Zürich / Boston University; JOICE NUNES FERREIRA, CPATU; Anna Victoria N. Garik, Boston University; Juliana D. B. Gil, Wageningen University; Laurens Klerkx, Wageningen University; Marc Moraine, CIRAD; Caitlin A. Peterson, University of California; JULIO CESAR DOS REIS, CPAMT; JUDSON FERREIRA VALENTIM, CPAF-AC. |
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Título: |
Drivers of decoupling and recoupling of crop and livestock systems at farm and territorial scales. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Ecology and Society, v. 25, n. 1, 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5751/ES-11412-250124 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Crop and livestock production have become spatially decoupled in existing commercial agricultural regimes throughout the world. These segregated high input production systems contribute to some of the world's most pressing sustainability challenges, including climate change, nutrient imbalances, water pollution, biodiversity decline, and increasingly precarious rural livelihoods. There is substantial evidence that by closing the loop in nutrient and energy cycles, recoupling crop and livestock systems at farm and territorial scales can help reduce the environmental externalities associated with conventional commercial farming without declines in profitability or yields. Yet such 'integrated' crop and livestock systems remain rare as a proportion of global agricultural area. Based on an interdisciplinary workshop and additional literature review, we provide a comprehensive historical and international perspective on why integrated crop and livestock systems have declined in most regions and what conditions have fostered their persistence and reemergence in others. We also identify levers for encouraging the reemergence of integrated crop and livestock systems worldwide. We conclude that a major disruption of the current regime would be needed to foster crop-livestock reintegration, including a redesign of research programs, credit systems, payments for ecosystem services, insurance programs, and food safety regulations to focus on whole farm outcomes and the creation of a circular economy. An expansion of the number of integrated crop and livestock systems field trials and demonstrations and efforts to brand integrated crop and livestock systems as a form of sustainable agriculture through the development of eco-labels could also improve adoption, but would likely be unsuccessful at encouraging wide-scale change without a more radical transformation of the research and policy landscape. MenosCrop and livestock production have become spatially decoupled in existing commercial agricultural regimes throughout the world. These segregated high input production systems contribute to some of the world's most pressing sustainability challenges, including climate change, nutrient imbalances, water pollution, biodiversity decline, and increasingly precarious rural livelihoods. There is substantial evidence that by closing the loop in nutrient and energy cycles, recoupling crop and livestock systems at farm and territorial scales can help reduce the environmental externalities associated with conventional commercial farming without declines in profitability or yields. Yet such 'integrated' crop and livestock systems remain rare as a proportion of global agricultural area. Based on an interdisciplinary workshop and additional literature review, we provide a comprehensive historical and international perspective on why integrated crop and livestock systems have declined in most regions and what conditions have fostered their persistence and reemergence in others. We also identify levers for encouraging the reemergence of integrated crop and livestock systems worldwide. We conclude that a major disruption of the current regime would be needed to foster crop-livestock reintegration, including a redesign of research programs, credit systems, payments for ecosystem services, insurance programs, and food safety regulations to focus on whole farm outcomes and the creation of a cir... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Adopción de innovaciones; Agricultura sustentable; Agricultural production; Integração lavoura-pecuária; Integrated crop-livestock systems; Sistemas agrícolas integrados. |
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Thesagro: |
Adoção de Inovações; Agricultura Sustentável; Pecuária; Produção Agrícola; Sistema de Cultivo; Transferência de Tecnologia. |
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Thesaurus Nal: |
Cropping systems; Innovation adoption; Integrated agricultural systems; Sustainable agriculture; Technology transfer. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/211906/1/Drivers-of-decoupling.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
01/12/2005 |
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Data da última atualização: |
20/03/2023 |
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Autoria: |
ANTUNES, J. F. G. |
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Afiliação: |
JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA. |
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Título: |
Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
2005. |
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Páginas: |
91 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. |
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Conteúdo: |
A estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas de área de referência obtidas a partir da máscara de soja e por expansão direta, sendo um indicativo de boa precisão. E também apresentaram alta correlação, balizadas com as estimativas oficiais da SEAB/DERAL e do IBGE. Em ambas comparações, o nível de erro relativo geral foi aceitável. O sistema desenvolvido para processamento e geração de produtos das imagens AVHRR-NOAA mostrou-se uma ferramenta fundamental de infra-estrutura, por aliar automação e precisão a metodologia do trabalho. MenosA estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Lógica nebulosa; NDMI; NDVI; Previsão de safras; Reconhecimento de padrões. |
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Thesagro: |
Agricultura; Estatística; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/4324/1/TS-Aplicacao-Logica-JoaoFrancisco-2005.pdf
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Marc: |
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520 $aA estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas de área de referência obtidas a partir da máscara de soja e por expansão direta, sendo um indicativo de boa precisão. E também apresentaram alta correlação, balizadas com as estimativas oficiais da SEAB/DERAL e do IBGE. Em ambas comparações, o nível de erro relativo geral foi aceitável. O sistema desenvolvido para processamento e geração de produtos das imagens AVHRR-NOAA mostrou-se uma ferramenta fundamental de infra-estrutura, por aliar automação e precisão a metodologia do trabalho.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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