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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
05/05/1998 |
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Data da última atualização: |
28/04/2011 |
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Autoria: |
ARAUJO, J. M. de; OLIVEIRA, J. M. C. de; SANTOS, J. J. dos; VALE, D. G.; OLIVEIRA, M. L.; CARTAXO, W. V.; SILVA, M. B. da. |
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Título: |
Unidade de intervenção técnica: uma estratégia de difusão e transferência de tecnologia para o pequeno agricultor. |
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Ano de publicação: |
1997 |
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Fonte/Imprenta: |
Campina Grande: EMBRAPA-CNPA, 1997. |
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Páginas: |
24p. |
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Série: |
(EMBRAPA-CNPA. Documentos, 51). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Estrategia de difusao e transferencia de tecnologia para o agricultor: percepcao do agricultor x adocao de inovacoes, transferencia de tecnologia x adocao, modelo de difusao utilizado pela Embrapa Algodao, estrategia operacional. |
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Palavras-Chave: |
Appropriate technology; Brasil; Campina Grande; Difusao; Difusion; Estrategia; Paraiba; Tecnologia agpropriada. |
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Thesagro: |
Agricultor; Agricultura; Pequeno Produtor; Tecnologia; Transferência de Tecnologia. |
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Thesaurus Nal: |
agriculture; small farms; technology; technology transfer. |
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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/33386/1/UNIDADE-DE-INTERVENCAO.pdf
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Marc: |
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650 $aAgricultor
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700 1 $aOLIVEIRA, M. L.
700 1 $aCARTAXO, W. V.
700 1 $aSILVA, M. B. da
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
11/10/2011 |
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Data da última atualização: |
24/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GONÇALVES, R. R. V.; ZULLO JUNIOR, J.; FERRARESSO, C. S.; SOUSA, E. P. M.; ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M. |
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Afiliação: |
R. R. V. GONÇALVES, Cepagri/Unicamp; JURANDIR ZULLO JUNIOR, Cepagri/Unicamp; C. S. FERRARESSO, Cepagri/Unicamp; E. P. M. SOUSA, USP; LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; A. J. M. TRAINA, USP. |
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Título: |
Analysis of NOAA/VHRR multitemporal images, climate conditions and cultivated land of sugarcane fields applied to agricultural monitoring. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento. Proceedings... Piscataway: IEEE; Italy: University of Trento, 2011. |
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Páginas: |
p. 12-14. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
MultiTemp-2011. |
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Conteúdo: |
The purpose of this work is to assess the sugarcane yield variation in regional scale through NDVI images from a low resolution spatial satellite. We have used Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis to correlate sugarcane cultivated land with multitemporal NDVI images also verifying the influence of climate conditions to them. According to both techniques (PCA and clustering), clusters for different set of variables are distinct only when cultivated land was included in the dataset. On the contrary, climate variables determine the clustering formation. Exploring multitemporal images from high resolution satellites through data mining techniques, such as cluster analysis, is a valuable way to improve crops monitoring specially at a time when it becomes increasingly important to understand the impact of climate change on agriculture. |
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Palavras-Chave: |
Análise de componentes principais; Cana-de-açúcar; Clusterização; Imagens NDVI; Monitoramento agrícola; Séries temporais. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Principal component analysis; Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01956nam a2200301 a 4500
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500 $aMultiTemp-2011.
520 $aThe purpose of this work is to assess the sugarcane yield variation in regional scale through NDVI images from a low resolution spatial satellite. We have used Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis to correlate sugarcane cultivated land with multitemporal NDVI images also verifying the influence of climate conditions to them. According to both techniques (PCA and clustering), clusters for different set of variables are distinct only when cultivated land was included in the dataset. On the contrary, climate variables determine the clustering formation. Exploring multitemporal images from high resolution satellites through data mining techniques, such as cluster analysis, is a valuable way to improve crops monitoring specially at a time when it becomes increasingly important to understand the impact of climate change on agriculture.
650 $aCluster analysis
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650 $aTime series analysis
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700 1 $aSOUSA, E. P. M.
700 1 $aROMANI, L. A. S.
700 1 $aTRAINA, A. J. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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