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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Florestas.
Data corrente:  19/01/2018
Data da última atualização:  19/01/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  MAGALHÃES, C. A. de S.; MORALES, M. M.; REZENDE, F. A. de; LANGER, J.
Afiliação:  CIRO AUGUSTO DE SOUZA MAGALHAES, CPAMT; MARINA MOURA MORALES, CNPF; FABIANA ABREU DE REZENDE, CPAMT; JALDES LANGER, FLORA SINOP.
Título:  Eficiência de fertilizantes organominerais fosfatados em mudas de eucalipto.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  Scientia Agraria, v. 18, n. 4, p. 80-85, 2017.
ISSN:  1519-1125
Idioma:  Português
Conteúdo:  PT-BR: O uso de fertilizantes com eficiência aumentada tem crescido nos últimos anos, e o setor de produção de mudas florestais pode ser um dos beneficiados por essas tecnologias. Este estudo teve o objetivo de avaliar a eficiência de fertilizantes organominerais fosfatados sobre o desenvolvimento inicial de mudas de eucalipto. O experimento foi realizado em viveiro florestal localizado no município de Sinop(MT), em tubetes de 50 cm³. Foram avaliados três fertilizantes organominerais fosfatados, em um delineamento em blocos casualizados, formulados a partir da mistura e granulação, em diferentes proporções, de superfosfato triplo, fosfato natural reativo de Bayovar, conteúdo ruminal de bovinos de corte, biochar e cama-de-aviário. Essas fontes foram granuladas e aplicadas em um substrato comercial, em quatro níveis de fósforo (1,4; 2,5; 3,6 e 4,7 mg planta-1) mais um tratamento referência. As parcelas experimentais foram compostas por 16 mudas do clone de eucalipto (Urograndis - I144), com quatro repetições. Aos 70 dias foi determinada a massa seca da parte aérea (MSPA), massa seca de raízes (MSR), teor de fósforo na parte aérea e o índice de eficiência agronômica. A produção de MSPA e MSR foi superior nas mudas com aplicação de fertilizante organomineral granulado com fosfato natural reativo de Bayovar e conteúdo ruminal. Esse fertilizante apresentou eficiência similar ao tratamento referência, podendo ser uma alternativa para a utilização na produção de mudas de eucalipto. ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Bayovar phosphate; Conteúdo ruminal; Fosfato de Bayovar.
Thesaurus Nal:  biochar; Rumen fermentation.
Categoria do assunto:  K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPF56272 - 1UPCAP - DD
CPAMT880 - 1UPCAP - DD
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1.Imagem marcado/desmarcadoGAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, C. Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015. Título em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures.
Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais.
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2.Imagem marcado/desmarcadoGAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, M. C. Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Territorial.
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3.Imagem marcado/desmarcadoHESS, A. F.; MINATTI, M.; LIESENBERG, V.; MATTOS, P. P. de; BRAZ, E. M.; COSTA, E. A. Brazilian pine diameter at breast height and growth in mixed Ombrophilous forest in Southern Brazil. Australian Journal of Crop Science, v. 12, n. 5, p. 770-777, May 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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4.Imagem marcado/desmarcadoPERTILLE, C. T.; SCHIMALSKI, M. B.; PICINATTO FILHO, V.; LIESENBERG, V.; OLIVEIRA, E. B. de; MIRANDA, F. das D. A. Estimation of sanity of a stand of Pinus taeda L. after the attack of Sapajus nigritus Kerr (1972) using vegetation index. Scientia Forestalis, v. 48, n. 126, e3323, 2020. 14 p.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 1
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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5.Imagem marcado/desmarcadoPERTILLE, C. T.; OLIVEIRA, E. B. de; NICOLETTI, M. F.; PICCINATTO FILHO, V.; LIESENBERG, V.; SCHIMALSKI, M. B. Wood production from a Pinus taeda L. stand attacked by Sapajus nigritus. Advances in Forestry Science, v. 9, n. 2, p. 1729-1734, 2022.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 3
Biblioteca(s): Embrapa Florestas.
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6.Imagem marcado/desmarcadoWIEDERKEHR, N. C.; GAMA, F. F.; CASTRO, P. B. N.; BISPO, P. da C.; BALZTER, H.; SANO, E. E.; SANTOS, J. R.; LIESENBERG, V.; MURA, J. C. Discriminating Forest Successional Stages, Forest Degradation, and Land Use in Central Amazon Using ALOS/PALSAR-2 Full-Polarimetric Data. Remote Sensing, v. 12, n. 21, 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Cerrados.
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7.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; ARRUDA, M. S.; GONÇALVES, D. N.; DIAS, A.; BATISTOTI, J.; SOUZA, M.; GOMES, F. D. G.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; LIESENBERG, V.; LI, J.; MA, L.; MARCATO JUNIOR, J.; GONÇALVES, W. N. A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 174, 2021. 1 - 17
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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8.Imagem marcado/desmarcadoRAMOS, A. P. M.; GOMES, F. D. G.; PINHEIRO, M. M. F.; FURUYA, D. E. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; MICHEREFF, M. F. F.; MORAES, M. C. B.; BORGES, M.; LAUMANN, R. A.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; OSCO, L. P. Detecting the attack of the fall armyworm (Spodoptera frugiperda) in cotton plants with machine learning and spectral measurements. Precision Agriculture, 2021. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes; Raúl Alberto Alaumann.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
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9.Imagem marcado/desmarcadoOSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; MORIYA, E. A. S.; IMAI, N. N.; ESTRABIS, N.; IANCZYK, F.; ARAÚJO, F. F.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; LI, J.; MA, L.; GONÇALVES, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; CRESTE, J. E. A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements. Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020. 1 - 21
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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