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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
16/12/2013 |
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Data da última atualização: |
20/05/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
DALL'AGNOL, R. F.; RIBEIRO, R. A.; ORMEÑO-ORRILLO, E.; ROGEL, M. A.; DELAMUTA, J. R. M.; MARTÍNEZ-ROMERO, E.; ANDRADE, D. S.; HUNGRIA, M. |
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Afiliação: |
REBECA FUZINATTO DALL'AGNOL, UEL; RENAN AUGUSTO RIBEIRO, UEL; ERNESTO ORMEÑO-ORRILLO, Universidad Nacional Autónoma de México; MARCO ANTONIO ROGEL, Universidad Nacional Autónoma de México; JAKELINE RENATA MARÇON DELAMUTA, Universidad Nacional Autónoma de México; ESPERANZA MARTÍNEZ-ROMERO, UEL; DIVA SOUZA ANDRADE, IAPAR; MARIANGELA HUNGRIA DA CUNHA, CNPSO. |
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Título: |
Rhizobium freirei sp. nov., a symbiont of Phaseolus vulgaris that is very effective at fixing nitrogen. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Systematic and Evolutionary Microbiology, v. 63, n.11, p. 4167-4173, 2013. |
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ISSN: |
1466-5026 |
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DOI: |
10.1099/ijs.0.052928-0 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Common bean (Phaseolus vulgaris L.) can establish symbiotic associations with several Rhizobium species; however, the effectiveness of most strains at fixing nitrogen under field conditions is very low. PRF 81 T is a very effective strain, usually referred to as Rhizobium tropici and used successfully in thousands of doses of commercial inoculants for the common bean crop in Brazil; it has shown high rates of nitrogen fixation in all areas representative of the crop in the country. Here, we present results that indicate that PRF 81 T, although it belongs to the ?R. tropici group?, which includes 10 Rhizobium species, R. tropici, R. leucaenae, R. lusitanum, R. multihospitium, R. miluonense, R. hainanense, R. calliandrae, R. mayense, R. jaguaris and R. rhizogenes, represents a novel species. Several morpho-physiological traits differentiated PRF 81 T from related species. Differences were also confirmed in the analysis of rep-PCR (sharing less than 45 % similarity with the other species), MLSA with recA, atpD and rpoB genes, and DNA?DNA hybridization. The novel species, for which we propose the name Rhizobium freirei sp. nov., is able to establish effective root nodule symbioses with Phaseolus vulgaris, Leucaena leucocephala, Leucaena esculenta, Crotalaria juncea and Macroptilium atropurpureum. The type strain is PRF 81 T (5CNPSo 122 T 5SEMIA 4080 T 5IPR-Pv81 T 5WDCM 440 T). |
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Thesagro: |
Fixação de Nitrogênio. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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650 $aFixação de Nitrogênio
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
05/09/2006 |
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Data da última atualização: |
18/05/2022 |
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Autoria: |
ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J. |
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Afiliação: |
JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; JURANDIR ZULLO JÚNIOR, Cepagri/Unicamp. |
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Título: |
Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CONBEA 2006. |
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Conteúdo: |
A estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas de soja é de fundamental importância para a economia brasileira. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. As imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada. O objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas oficiais, com o nível de erro relativo aceitável. |
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Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Lógica fuzzy. |
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Thesagro: |
Previsão de Safra; Sensoriamento remoto; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Fuzzy logic; Image analysis; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/160389/1/PL-Aplicacao-Antunes-Conbea-2006.pdf
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Marc: |
LEADER 02245nam a2200229 a 4500
001 1006705
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100 1 $aANTUNES, J. F. G.
245 $aAplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 35., 2006, João Pessoa. Agroenergia e desenvolvimento tecnológico: anais. João Pessoa: SBEA, 2006. Não paginado.$c2006
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520 $aA estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas de soja é de fundamental importância para a economia brasileira. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. As imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada. O objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia de classificação automática baseada em lógica fuzzy utilizando índices de vegetação de imagens AVHRR-NOAA para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas oficiais, com o nível de erro relativo aceitável.
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700 1 $aZULLO JÚNIOR, J.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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