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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Acre. |
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Data corrente: |
11/12/2013 |
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Data da última atualização: |
31/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
GUARINO, E. de S. G.; GESSNER, C. M.; WADT, L. H. de O.; FONSECA, F. L. da; RAPOSO, A. |
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Afiliação: |
ERNESTINO DE SOUZA GOMES GUARINO, CPAF-AC; Camila M. Gessner, Fundação Universidade de Blumenau; LUCIA HELENA DE OLIVEIRA WADT, CPAF-AC; FERNANDA LOPES DA FONSECA, CPAF-AC; ANDREA RAPOSO, CPAF-AC. |
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Título: |
Estrutura de uma população natural de Carapa guianensis (Meliaceae). |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 64.; ENCONTRO REGIONAL DE BOTANICOS MG, BA E ES, 23., 2013, Belo Horizonte. Anais... Belo Horizonte: SBB, 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Carapa guianensis Aubl. (Meliaceae; andiroba) é uma espécie arbórea que ocorre em toda a bacia Amazônica, com maior frequência nas margens dos rios e igarapés [1]. Uma de suas principais características é a múltipla utilidade, podendo ser aproveitada para a extração de madeira ou na obtenção de óleo a partir de suas sementes. Apesar desse potencial o manejo sustentável da andiroba ainda não é uma realidade. Embora a avaliação da estrutura populacional seja um dos principais requisitos para o manejo de populações naturais de espécies arbóreas [2], várias comunidades na Amazônia Sul Ocidental coletam sementes para extração de óleo sem que nenhuma análise desse tipo tenha sido realizada. O objetivo desse estudo foi caracterizar a estrutura etária e espacial de uma população nativa de C. guianensis na Amazônia Sul Ocidental explorada para produção de óleo, a fim de subsidiar ações de manejo e conservação da espécie em florestas da região. |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Caracterização; População nativa. |
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Thesagro: |
Andiroba; Carapa Guianensis. |
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Thesaurus Nal: |
Amazonia. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/93815/1/24790.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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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; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
19/12/2023 |
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Data da última atualização: |
20/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SANTOS, T. T.; KOENIGKAN, L. V.; TAKEMURA, C. M.; SANTOS, P. M. |
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Afiliação: |
THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE. |
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Título: |
Aprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color. |
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Série: |
(Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57). |
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ISSN: |
2764-2623 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Drones; Imagem de pastagem; Machine learning; Masked autoencoders; Metodologia; Pastagens. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Pastures; 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/doc/1159951/1/Boletim-57-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01167nam a2200289 a 4500
001 2159951
005 2023-12-20
008 2023 bl uuuu u0uu1 u #d
022 $a2764-2623
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245 $aAprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução.$h[electronic resource]
260 $aCampinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color.$c2023
490 $a(Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57).
520 $aNeste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe.
650 $aPastures
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653 $aImagem de pastagem
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653 $aPastagens
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700 1 $aTAKEMURA, C. M.
700 1 $aSANTOS, P. M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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