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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  13/08/2001
Data da última atualização:  30/06/2006
Autoria:  ALLIPRANDINI, L. F.; TOLEDO, J. F. F. de; FONSECA JUNIOR. N. S.; KIHL, R. A. de S.; ALMEIDA, L. A. de.
Título:  Ganho Genetico em Soja no Estado do Parana, Via Melhoramento, no Periodo de 1985/86 a 1989/90.
Ano de publicação:  1993
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasilia, v.28, n.4, p.489-497, abr.1993.
Idioma:  Português
Conteúdo:  E realizada urna avaliacao da eficiencia dos programas de melhoramento genetico de soja no Parana, no periodo de 1985/86 a 1989/90, utilizando dados obtidos no Ensaio Intermediario de Linhagens de Soja. O ganho genetico medio anual, obtido pelo melhoramento no Estado do Parana no periodo de 1985/86 a 1989/90, foi da ordem de 0,89% no grupo precoce, de 0,38% no grupo semi-precoce, e de -0,28% no grupo medio de maturacao. Estes valores, embora importantes para a evolucao da produtividade da cultura, foram menores que os obtidos para os grupos precoce e semi-precoce nos cinco anos anteriores.
Palavras-Chave:  avaliacao de linhagens; plantas autogamas.
Thesagro:  Seleção.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/20509/1/pab93_09_abr.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE20509 - 1UMTAP - --630.72081P47463072081
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Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  12/06/2015
Data da última atualização:  09/05/2016
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  LUZ, N. B. da; OLIVEIRA, Y. M. M. de; ROSOT, M. A. D.; GARRASTAZU, M. C.; FRANCISCON, L.; MESQUITA JÚNIOR, H. N. de; FREITAS, J. V. de.
Afiliação:  Naíssa Batista da Luz, ONU/FAO; YEDA MARIA MALHEIROS DE OLIVEIRA, CNPF; MARIA AUGUSTA DOETZER ROSOT, CNPF; MARILICE CORDEIRO GARRASTAZU, CNPF; LUZIANE FRANCISCON, CNPF; Humberto Navarro de Mesquita Júnior, Serviço Florestal Brasileiro; Joberto Veloso de Freitas, Serviço Florestal Brasileiro.
Título:  Classificação híbrida de imagens Landsat-8 e RapidEye para o mapeamento do uso e cobertura da terra nas Unidades Amostrais de Paisagem do Inventário Florestal Nacional do Brasil.
Ano de publicação:  2015
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 17., 2015, João Pessoa. Anais... São José dos Campos: INPE, 2015.
Páginas:  p. 7222-7230.
Descrição Física:  Disponível online.
Idioma:  Português
Conteúdo:  In response to the growing demand for reliable information on forest and tree resources as well as for land use/land cover (LULC) maps at larger scales, the Brazilian National Forest Inventory (NFI-BR) is now being conducted. Besides the traditional approaches related to forest assessment, the NFI-BR includes a geospatial component to provide such information at landscape scale. Using a sampling grid of 20 km × 20 km, field registry sample units were established, and 100 km2 landscape sample units (LSU) were located on a 40 km × 40 km grid. LULC maps are being prepared for each LSU using RapidEye and Landsat-8 imagery. Different remote sensing techniques are being tested to characterize LULC in order to identify patterns in different themes using spatial analysis, such as forest fragmentation, state of conservation, production and forest health. The mapping approach uses a hybrid approach, here understood as the combination of automatic unsupervised pixel-by-pixel classification and object based image classification. Attributes from image objects such as spectral characteristics, texture, and context are also involved in process tree classification, as well as ancillary data such as roads, water bodies and digital terrain models. LULC maps are the basis for analyzing landscape-scale forest fragmentation analysis as well as for evaluating compliance of permanent preservation areas under recently approved environmental legislation.
Palavras-Chave:  Ancillary data; Automatic image classification; Brasil; Classificação automática de imagens; Classificação orientada a objetos; Imagem de satélite; Inventário Florestal Nacional; Object-based classification.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/142855/1/2015-Marilice-Classificacao-hibrida-de-imagens-Landsat-8-e-RapidEye.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPF53818 - 1UPCAA - DD
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