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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
10/01/2022 |
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Data da última atualização: |
04/03/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
MACHADO, J. A. R.; AGUIAR, A. V. de; PONTINHA, A. de A. S.; SOUZA, B. M.; SEBBENN, A. M.; HALLSWORTH, J. E.; SOUSA, V. A. de; FREITAS, M. L. M. |
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Afiliação: |
JOSE ARIMATEIA RABELO MACHADO, Instituto Florestal; ANANDA VIRGINIA DE AGUIAR, CNPF; ANANIAS DE ALMEIDA SARAIVA PONTINHA, Instituto Florestal; BRUNO MARCHETTI SOUZA, UNESP; ALEXANDRE MAGNO SEBBENN, Instituto Florestal; JOHN EDWARD HALLSWORTH, Queen’s University Belfast; VALDERES APARECIDA DE SOUSA, CNPF; MIGUEL LUIZ MENEZES FREITAS, Instituto Florestal. |
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Título: |
Enhancing genetic fitness while maintaining genetic variability in Araucaria angustifolia. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Forestalis, v. 49, n. 130, e3572, 2021. 13 p. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Araucaria angustifolia fornece madeira, sementes comestíveis e fármacos e possui uma ecologia única (antes compartilhada com a dos dinossauros), mas agora está ameaçada de extinção. Aqui, avaliou-se e reconciliou-se objetivos contrários de aumentar a aptidão genética e manter a variabilidade genética durante a conservação ex-situ de A. angustifolia em um teste de procedencias e progênie para melhorar o vigor de crescimento. Após 33 anos do plantio, a altura, o diâmetro à altura do peito, volume e a sobrevivência das árvores foram medidos. Os componentes da variância e as estimativas dos parâmetros genéticos foram determinados utilizando o método REML/BLUP. Dezesseis cenários de seleção foram testados usando duas estratégias: seleção entre e dentro das progênies, e seleção apenas dentro das progênies, cada um para oito intensidades de seleção de árvores de sobrevivência total no ensaio (7,6, 11,5, 15,3, 19,1, 22,9, 26,8, 30,6 e 34,4%). Variação genética significativa entre procedências e progênies foi detectada para todos os caracteres. Para todos os caracteres de crescimento, a herdabilidade no nível médio (0,419-0,542) e dentro das progênies (0,186-0,207) mostrou a possibilidade de melhoramento da população pela seleção entre e dentro da progênie. A estratégia de seleção mais eficaz para melhorar o fenótipo de crescimento, mantendo um tamanho efetivo da população próximo ao original foi a seleção de 19,1% dos indivíduos dentro das progênies (três fêmeas e dois machos). Isso preservou variabilidade genética suficiente entre e dentro das procedências e resultou em ganho genético, possibilitando a produção de sementes de maior valor. MenosAraucaria angustifolia fornece madeira, sementes comestíveis e fármacos e possui uma ecologia única (antes compartilhada com a dos dinossauros), mas agora está ameaçada de extinção. Aqui, avaliou-se e reconciliou-se objetivos contrários de aumentar a aptidão genética e manter a variabilidade genética durante a conservação ex-situ de A. angustifolia em um teste de procedencias e progênie para melhorar o vigor de crescimento. Após 33 anos do plantio, a altura, o diâmetro à altura do peito, volume e a sobrevivência das árvores foram medidos. Os componentes da variância e as estimativas dos parâmetros genéticos foram determinados utilizando o método REML/BLUP. Dezesseis cenários de seleção foram testados usando duas estratégias: seleção entre e dentro das progênies, e seleção apenas dentro das progênies, cada um para oito intensidades de seleção de árvores de sobrevivência total no ensaio (7,6, 11,5, 15,3, 19,1, 22,9, 26,8, 30,6 e 34,4%). Variação genética significativa entre procedências e progênies foi detectada para todos os caracteres. Para todos os caracteres de crescimento, a herdabilidade no nível médio (0,419-0,542) e dentro das progênies (0,186-0,207) mostrou a possibilidade de melhoramento da população pela seleção entre e dentro da progênie. A estratégia de seleção mais eficaz para melhorar o fenótipo de crescimento, mantendo um tamanho efetivo da população próximo ao original foi a seleção de 19,1% dos indivíduos dentro das progênies (três fêmeas e dois machos). Isso... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Conservação genética; Genetic conservation; Genética quantitativa; Melhoramento florestal. |
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Thesagro: |
Araucária Angustifólia; Árvore Conífera; Árvore Gimnosperma; Melhoramento Genético Vegetal; Pinheiro do Paraná. |
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Thesaurus Nal: |
Coniferous forests; Gymnospermae; Quantitative genetics; Tree breeding. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230170/1/Krisle-IJBM-Antioxidant.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
19/12/2022 |
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Data da última atualização: |
19/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
SANTOS, C. V. B. dos; MOURA, M. S. B. de; CARVALHO, H. F. de S.; GALVINCIO, J. D.; MIRANDA, R. de Q.; NISHIWAKI, A. A. M.; MONTENEGRO, S. M. G. L. |
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Afiliação: |
CLOVES VILAS BOAS DOS SANTOS, UFPE; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; HERICA FERNANDA DE SOUSA CARVALHO, UFPE; JOSICLÊDA DOMICIANO GALVÍNCIO, UFPE; RODRIGO DE QUEIROGA MIRANDA, University of Guelph; ADRIANA APARECIDA MEGUMI NISHIWAKI, UFPE; SUZANA MARIA GICO LIMA MONTENEGRO, UFPE. |
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Título: |
Avaliação do índice de área foliar e índice de área da planta em floresta seca utilizando modelos simplificados em imagens de alta resolução com o uso de VANT. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Hyperspectral Remote Sensing, v. 12, n. 3, p. 109-123, 2022. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios. MenosO sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, o... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Drones; Floresta seca; LAI; PAI. |
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Thesagro: |
Área Foliar; Caatinga; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1149923/1/Avaliacao-do-indice-de-area-foliar-e-indice-de-area-da-planta-em-floresta-seca-utilizando-modelos-2022.pdf
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Marc: |
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520 $aO sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R2=0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m-2) representaram bem a área em estudo, obtendo R2=0,992 e R2=0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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