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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
07/04/1992 |
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Data da última atualização: |
07/04/1992 |
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Autoria: |
FLORES, C. L.; LOPEZ, C. |
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Afiliação: |
Departamento de Investigaciones Agricolas, ASBANA. |
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Título: |
Respuesta del cultivo de banano (Musa AAA) a diferentes formas de colocacion del fertilizante |
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Ano de publicação: |
1991 |
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Fonte/Imprenta: |
REUNION ACORBAT, 9., 1989, Merida, Venezuela. Memorias. Maracaibo, Venezuela: ACORBAT, 1991 |
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Páginas: |
415-425 |
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ISBN: |
900-200-150-7 |
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Idioma: |
Espanhol |
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Conteúdo: |
El objetivo del presente estudio fue determinar la forma de colocacion del fertilizante en las plantas de banano, bajo la cual se logra la mayor produccion de fruta, economicamente rentable. Las perdidas de los nutrimentos por lixiviacion de los suelos en este cultivo son muy altas por lo que se hace necesario determinar las formas de mayor aprovechamiento de los nutrimentos por el sistema radical de las plantas. Con tal fin se procedio a evaluar en el campo 8 formas diferentes de colocacion de los fertilizantes. El analisis estadistico de las variables de produccion de fruta correspondiente a 57 semanas de evaluacion, muestran un efecto de los tratamientos en estudio no significativo (P=0,05) con respecto a estas variables, excepto para las variables, numerode dedos deformes por racimo, longitud de los dedos de la mano superior, donde el efecto fue significativo (P=0,05) y para la variable correspondiente a la longitud de los dedos de la mano media en donde el efecto fue altamente significativo, (P=0,01). La produccion defruta entre los tratamientos fluctuo de 2427 a 2855 cajas/ha/ano de 19,05 kg. c/u. Siendo el de mayor produccion el correspondiente al fertilizante colocado a 30 cm de profundidad en un hoyo frente a; hijo de sucesion. La menor produccion se registro con el tratamiento correspondiente al fertilizante colocado a 30 cm de profundidad en dos hoyos en frente del hijo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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700 1 $aLOPEZ, C.
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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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 Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
23/04/2019 |
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Data da última atualização: |
12/02/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; CARVALHO, M. T. de M.; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
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Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; MARCIA THAIS DE MELO CARVALHO, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
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Título: |
Predicting soil texture using image analysis. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 146, p. 455-463, May 2019. |
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ISSN: |
0026-265X |
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DOI: |
10.1016/j.microc.2019.01.009 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Laboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method. |
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Thesagro: |
Textura do Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Clay; Computer vision; Digital images; Sand; Soil texture. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 01899naa a2200265 a 4500
001 2108430
005 2020-02-12
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
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245 $aPredicting soil texture using image analysis.$h[electronic resource]
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520 $aLaboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method.
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700 1 $aCARVALHO, M. T. de M.
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700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de
773 $tMicrochemical Journal$gv. 146, p. 455-463, May 2019.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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