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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
13/08/2013 |
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Data da última atualização: |
06/07/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
NEGREIROS, J. R. da S.; BERGO, C. L.; MIQUELONI, D. P.; LUNZ, A. M. P. |
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Afiliação: |
JACSON RONDINELLI DA S NEGREIROS, CPAF-AC; CELSO LUIS BERGO, CPAF-AC; Daniela Popim Miqueloni, Universidade Federal do Acre (Ufac); AURENY MARIA PEREIRA LUNZ, CPAF-AC. |
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Título: |
Divergência genética entre progênies de pupunheira quanto a caracteres de palmito. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 5, p. 496-503, maio 2013. |
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DOI: |
10.1590/S0100-204X2013000500005 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi estimar a divergência genética de progênies de pupunheira, com base em variáveis agronômicas do palmito. O delineamento experimental em blocos ao acaso foi utilizado em látice triplo 10x10, com 100 tratamentos (progênies) e três repetições. Foram feitas as seguintes avaliações: massa da base do palmito, produtividade do palmito de primeira e de segunda qualidade, número de plantas por parcela e diâmetro do palmito. A divergência genética foi estimada pela distância generalizada de Mahalanobis, como medida de dissimilaridade, e pelo método de otimização de Tocher e variáveis canônicas, na formação de grupos. As progênies formaram 26 grupos distintos. A variância acumulada pelas três primeiras variáveis canônicas foi de 75,12%. Planta por parcela e massa do palmito de segunda, indiretamente relacionada à massa do palmito de primeira, foram os caracteres mais importantes na discriminação das progênies, na primeira variável canônica (35,77%). A massa da base do palmito apresentou relação indireta com a produtividade do palmito de segunda e plantas por parcela, na segunda variável canônica (22.93%), e com a massa do palmito de primeira na terceira variável canônica (16,42%). Dezessete progênies de quatro grupos divergentes (G3, G5, G11 e G12) têm potencial para seleção quanto à produtividade de palmito no programa de melhoramento da pupunheira. |
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Palavras-Chave: |
Agrupamento; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Análisis estadístico; Embrapa Acre; Palm heart; Palmetto; Peach palm; Prueba de progenie; Variación genética; Variável canônica; Western Amazon. |
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Thesagro: |
Análise estatística; Bactris Gasipaes; Campo Experimental; Características Agronômicas; Método estatístico; Palmito; Pupunha; Teste de progênie; Variação genética. |
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Thesaurus Nal: |
Agronomic traits; Genetic variation; Progeny testing; Statistical analysis. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/92023/1/24726.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/87638/1/Divergencia-genetica-entre-progenies.pdf
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Marc: |
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650 $aAgronomic traits
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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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: |
LEADER 02008naa a2200325 a 4500
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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
650 $aRemote sensing
650 $aFenologia
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aAlgoritmos de fusão de dados espaço-temporal
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700 1 $aSILVA JUNIOR, C. A. da
700 1 $aCAON, I. L.
700 1 $aPRUDENTE, V. H. R.
773 $tGeocarto International, 2021.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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