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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Caprinos e Ovinos. Para informações adicionais entre em contato com cnpc.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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Data corrente: |
13/12/2005 |
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Data da última atualização: |
10/10/2023 |
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Autoria: |
GARCIA, R. P. A.; PIRES, C. C.; SANTOS, A. C.; FRANCO, E. Z.; HÜBNER, C. H.; WOMMER, T. P. |
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Título: |
Avaliação da qualidade da lã nas raças Merino Australiano, Ideal e Poll Dorset. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 42., 2005, Goiânia. A produção animal e o foco no agronegócio: anais. Goiânia: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2005. 5 f. CD ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Foram avaliadas as caracteristicas da 18 nas raças Merino Australiano, Ideal e Poll Dorset. Os dados foram obtidos atraves de 340 amostras enviadas por produtores e tecnicos da ARCO para analise no Laboratorio de la do setor de Ovinocultura, Universidade Federal de Santa Maria, essas amostras tiveram a finura, o comprimento, as ondulaçoes por polegada, o carater, o toque, o rendimento, a qualidade e a medulaçao investigadas atraves da analise de variancia e comparaçao de media entre as raças . A raça Merino Australiano apresentou melhores escores de toque, medulaçao, carater e qualidade, apresentando tambem maior numero de ondulaçoes par polegada e finura que as demais raças. A raça Ideal se destacou no comprimento de mecha e rendimento apos lavagem. Nas caracteristicas qualidade e medulaçao houve semelhança entre os resultados das raças Ideal e Poll Dorset. Nesse estudo, as amostras de Poll Dorset, raça produtora de carne, tiveram a la classificada como Gruza 1, classificaçao caracteristica da raça de aptidao mista Corriedale. |
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Thesagro: |
Lã; Ovino; Qualidade. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aForam avaliadas as caracteristicas da 18 nas raças Merino Australiano, Ideal e Poll Dorset. Os dados foram obtidos atraves de 340 amostras enviadas por produtores e tecnicos da ARCO para analise no Laboratorio de la do setor de Ovinocultura, Universidade Federal de Santa Maria, essas amostras tiveram a finura, o comprimento, as ondulaçoes por polegada, o carater, o toque, o rendimento, a qualidade e a medulaçao investigadas atraves da analise de variancia e comparaçao de media entre as raças . A raça Merino Australiano apresentou melhores escores de toque, medulaçao, carater e qualidade, apresentando tambem maior numero de ondulaçoes par polegada e finura que as demais raças. A raça Ideal se destacou no comprimento de mecha e rendimento apos lavagem. Nas caracteristicas qualidade e medulaçao houve semelhança entre os resultados das raças Ideal e Poll Dorset. Nesse estudo, as amostras de Poll Dorset, raça produtora de carne, tiveram a la classificada como Gruza 1, classificaçao caracteristica da raça de aptidao mista Corriedale.
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700 1 $aWOMMER, T. P.
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Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
19/11/2021 |
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Data da última atualização: |
26/04/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
OLDONI, L. V.; MERCANTE, E.; ANTUNES, J. F. G.; CATTANI, C. E. V.; SILVA JUNIOR, C. A. da; CAON, I. L.; PRUDENTE, V. H. R. |
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Afiliação: |
LUCAS VOLOCHEN OLDONI, INPE; ERIVELTO MERCANTE, UNIOESTE; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; CARLOS EDUARDO VIZZOTTO CATTANI, UNIOESTE; CARLOS ANTONIO DA SILVA JUNIOR, UNEMAT; IVÃ LUIZ CAON, UNIOESTE; VICTOR HUGO ROHDEN PRUDENTE, INPE. |
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Título: |
Extraction of crop information through the spatiotemporal fusion of OLI and MODIS images. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Geocarto International, 2021. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1080/10106049.2021.2000648 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT. Spatiotemporal data fusion algorithms have been developed tofuse satellite imagery from sensors with different spatial and tempoporal resolutions and generate predicted imagery. In this study, we compare the predictions of three spatiotemporal data fusion algorithms in blending Landsat-8/OLI and Terra-Aqua/MODIS images for mapping soybean and corn under five classification scenarios. The Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM), Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM), and Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF) algorithms were compared to generate images for the 2016/2017 summer crop-year. Classifications including phenological metrics extracted from FSDAF- and STARFM-predicted EVI time series had overalls accuracies higher than the other scenarios, 93.11% and 91.33%, respectively. The results show that phenological metrics extracted from predicted images are an interesting alternative to overcome cloud cover frequency limitations for soybean and corn mapping in tropical areas. |
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Palavras-Chave: |
Algoritmos de fusão de dados espaço-temporal; ESTARM; FSDAF; Séries temporais; STARFM; Time series. |
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Thesagro: |
Fenologia; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Phenology; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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100 1 $aOLDONI, L. V.
245 $aExtraction of crop information through the spatiotemporal fusion of OLI and MODIS images.$h[electronic resource]
260 $c2021
520 $aABSTRACT. Spatiotemporal data fusion algorithms have been developed tofuse satellite imagery from sensors with different spatial and tempoporal resolutions and generate predicted imagery. In this study, we compare the predictions of three spatiotemporal data fusion algorithms in blending Landsat-8/OLI and Terra-Aqua/MODIS images for mapping soybean and corn under five classification scenarios. The Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM), Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM), and Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF) algorithms were compared to generate images for the 2016/2017 summer crop-year. Classifications including phenological metrics extracted from FSDAF- and STARFM-predicted EVI time series had overalls accuracies higher than the other scenarios, 93.11% and 91.33%, respectively. The results show that phenological metrics extracted from predicted images are an interesting alternative to overcome cloud cover frequency limitations for soybean and corn mapping in tropical areas.
650 $aPhenology
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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