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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
Data corrente: |
02/12/2015 |
Data da última atualização: |
22/03/2024 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
PEREZ, B. DA C.; PEIXOTO, M. G. C. D.; BRUNELI, F. A. T.; RAMOS, P. V. B.; BALIEIRO, J. C. DE C. |
Afiliação: |
BRUNO DA COSTA PEREZ, USP; MARIA GABRIELA CAMPOLINA D PEIXOTO, CNPGL; FRANK ANGELO TOMITA BRUNELI, CNPGL; PEDRO VITAL BRASIL RAMOS, UFF; JÚLIO CESAR DE CARVALHO BALIEIRO, USP. |
Título: |
Genetic analysis for in vitro embryo production traits in guzerá breed female donors. |
Ano de publicação: |
2015 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESO DE LA ASOCIACIÓN LATINO AMERICANA, 24.; CONGRESO DE LA SOCIED CHILENA DE PRODUCIÓN ANIMAL, 40., 2015, Puerto Varas. Anales... Puerto Varas: ALPA, 2015. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Análise bivariada; Fertilização in-vitro; Parâmetros genéticos. |
Thesagro: |
Gado Zebu. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1030335/1/Genetic-analysis-for-in-vitro-embryo.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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Biblioteca |
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Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
22/02/2022 |
Data da última atualização: |
24/02/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
TAVARES, S. R. de L.; VASQUES, G. de M.; OLIVEIRA, R. P. de; DANTAS, M. M.; RODRIGUES, H. M. |
Afiliação: |
SILVIO ROBERTO DE LUCENA TAVARES, CNPS; GUSTAVO DE MATTOS VASQUES, CNPS; RONALDO PEREIRA DE OLIVEIRA, CNPS; MARLON M. DANTAS, IFRN; HUGO MACHADO RODRIGUES, UFRRJ. |
Título: |
Proximal and remote sensor data fusion for in-depth salinization mapping in the Brazilian semiarid via machine learning. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: PEDOMETRICS BRAZIL, 2., 2021, Rio de Janeiro. Annals [...]. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2022. Não paginado. Evento online. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Mapping the salinization in irrigated cropland is a challenging practice. As an alternative, data from proximal and remote sensors have been implemented together via datafusion and machine learning algorithms. The present work was carried out on a farm with 11 ha and used data from the proximal sensor EM38-MK2 associated with radar C-band data obtained by the Sentinel1 satellite. The salinization classes were created from electrical conductivity data measured at 35 points using a 50 x 50 m sampling grid and at three depths: 0 ? 10, 10 ? 30, and 30 ? 50 cm using conventional laboratory approach. The accuracy values of the class prediction models presented values between 0.66 and 0.74 and Kappa values between 0.43 and 0.59 using Random Forest. The salinization decreased in layers 0 - 10 and 10 - 30 cm due to implementing a surface drainage system but the depth 30 - 50 cm had the highest occurrence of Salic classes, with a potentially harmful effect on the roots. |
Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231716/1/Proximal-and-remote-sensor-data-fusion-for-in-depth-salinization-mapping-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 01663nam a2200181 a 4500 001 2140303 005 2022-02-24 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aTAVARES, S. R. de L. 245 $aProximal and remote sensor data fusion for in-depth salinization mapping in the Brazilian semiarid via machine learning.$h[electronic resource] 260 $aIn: PEDOMETRICS BRAZIL, 2., 2021, Rio de Janeiro. Annals [...]. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2022. Não paginado. Evento online.$c2022 520 $aMapping the salinization in irrigated cropland is a challenging practice. As an alternative, data from proximal and remote sensors have been implemented together via datafusion and machine learning algorithms. The present work was carried out on a farm with 11 ha and used data from the proximal sensor EM38-MK2 associated with radar C-band data obtained by the Sentinel1 satellite. The salinization classes were created from electrical conductivity data measured at 35 points using a 50 x 50 m sampling grid and at three depths: 0 ? 10, 10 ? 30, and 30 ? 50 cm using conventional laboratory approach. The accuracy values of the class prediction models presented values between 0.66 and 0.74 and Kappa values between 0.43 and 0.59 using Random Forest. The salinization decreased in layers 0 - 10 and 10 - 30 cm due to implementing a surface drainage system but the depth 30 - 50 cm had the highest occurrence of Salic classes, with a potentially harmful effect on the roots. 650 $aRemote sensing 650 $aSensoriamento Remoto 700 1 $aVASQUES, G. de M. 700 1 $aOLIVEIRA, R. P. de 700 1 $aDANTAS, M. M. 700 1 $aRODRIGUES, H. M.
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Embrapa Solos (CNPS) |
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