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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
24/04/2008 |
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Data da última atualização: |
16/05/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
ROSOT, N. C.; DUGLOSZ, F. L.; ROSOT, M. A. D.; RURASZ, G.; OLIVEIRA, Y. M. M. de. |
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Afiliação: |
Nelson Carlos Rosot, UFPR; Fernando Luís Dlugosz, UFPR; Maria Augusta Doetzer Rosot, Embrapa Florestas; Gilberto Kurasz, UFPR; Yeda Maria Malheiros de Oliveira, Embrapa Florestas. |
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Título: |
Ações de recuperação em área degradada por fogo em Floresta Ombrófila Mista: resultados parciais. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, n. 55, p. 23-30, jul./dez. 2007. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O presente trabalho relata as ações iniciais desenvolvidas em um remanescente de Floresta com Araucária, que sofreu perturbação por fogo, no qual se pretende favorecer a recomposição da cobertura florestal por meio do plantio de sementes e mudas de Araucaria angustifolia (pinheiro) e Ocotea porosa (imbuia). A área de estudo localiza-se na Estação Experimental de Caçador, Município de Caçador, SC. A distribuição das espécies sobre a área ocorreu de forma sistemática, com o plantio em linhas, respeitando-se o espaçamento de 5 m x 5 m entre indivíduos de mesma espécie. Foram plantados na área 123 indivíduos de araucária e 96 de imbuia, somandose aos 35 indivíduos adultos remanescentes. Para a araucária, inicialmente, efetuou-se o plantio por sementes, sendo necessário fazer o replantio com mudas devido ao ataque de Cebus apella nigritus (macaco-prego) às plântulas recém germinadas. Para a imbuia, o plantio foi efetuado por meio de mudas, sendo constatados, inicialmente, alguns danos causados por formigas e lagartas. Na atual fase de pesquisa estão sendo realizadas análises de sobrevivência e adaptação das mudas plantadas, assim como a coleta e compilação de dados em um Sistema de Informações Geográficas. Na seqüência, pretende-se realizar a coleta de dados e análises referentes ao aparecimento de regeneração natural de espécies com importância comercial. |
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Palavras-Chave: |
Áreas degradada; Foresta Ombrófila Mista. |
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Thesagro: |
Fogo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPF-2009-09/42728/1/PFB_55_p_23_30.pdf
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
13/09/2021 |
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Data da última atualização: |
17/09/2021 |
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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: |
OLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E. |
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Afiliação: |
GABRIEL SILVA DE OLIVEIRA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; JOSÉ MARCATO JUNIOR, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; CAIO POLIDORO, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LUCAS PRADO OSCO, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; HENRIQUE SIQUEIRA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LUCAS RODRIGUES, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CACILDA VALLE, Embrapa Gado de Corte; ROSANGELA MARIA SIMEAO, CNPGC; CAMILO CARROMEU, CNPGC; ELOISE SILVEIRA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA; WESLEY GONÇALVES, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; EDSON MATSUBARA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil. |
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Título: |
Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Sensors, v. 21, n. 3971, 2021. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Brazilian pasture; Deep learning; Forage dry matter yield; High-throughput phenotyping. |
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Thesaurus NAL: |
Pastures. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/225919/1/P-Convolutional-Neural-Networks-to-Estimate-Dry-Matter-Yield-in.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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