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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
Data corrente: |
29/01/2008 |
Data da última atualização: |
24/04/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Autoria: |
KARASAWA, M.; MAGALHÃES, E. E. de; BATISTA, D. da C.; LOPES, D. B.; LIMA, M. F.; PEREIRA, A. V. da S.; ANTUNES JUNIOR, E. F.; MOURA, M. S. B. de. |
Afiliação: |
MINA KARASAWA, CNPq; EDINEIDE ELIZA DE MAGALHÃES, CNPq; DIOGENES DA CRUZ BATISTA, CPATSA; DANIELA BIAGGIONI LOPES, CPATSA; MIRTES FREITAS LIMA, CPATSA; ALBA VALÉRIA DA SILVA PEREIRA, CNPq; ESMERALDO FERREIRA ANTUNES JUNIOR, CNPq; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA. |
Título: |
Modelo para avaliar a dispersão de Fusarium subglutinans, agente da malformação da mangueira. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA SEMI-ÁRIDO, 2., 2007, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semi-Árido, 2007. |
Série: |
(Embrapa Semi-Árido. Documentos 205) |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
As condições climáticas e o inóculo de Fusarium subglutinans (Fs), foram monitorados em três áreas de plantio, durante quatro anos. Três armadilhas volumétricas com sucção de 9,72 L/min foram utilizadas para detectar conídios de Fs. Verificou-se a presença do inóculo em qualquer época do ano, porém sua concentração foi menor entre junho-setembro. A concentração de conídios apresentou correlação positiva com a temperatura, umidade relativa e precipitação, sendo negativa com a velocidade do vento. Apesar de significativa, os valores das correlações foram baixos. Optou-se em utilizar uma escala binária e, então, um modelo para estimar alta disponibilidade de inóculo foi desenvolvido por regressão logística: P=exp(XB)/(1-exp(XB)). As variáveis significativas foram: umidade relativa (UMID) e temperatura média (TP). A variável resposta do modelo foi indicadora de aumento > 10 conídios/dia. O modelo logit(y)=XB=-17,6095+0,3712*TP+0,0785*UMID foi desenvolvido e o limiar de decisão foi 0,055. Potencialmente, o modelo pode ser utilizado na tomada de decisão, depois de validado. |
Palavras-Chave: |
Malformação da mangueira. |
Thesagro: |
Doença; Malformação; Manga; Mangifera Indica. |
Thesaurus Nal: |
Fusarium subglutinans; Mangoes. |
Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPATSA/36736/1/OPB1605.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Instrumentação. Para informações adicionais entre em contato com cnpdia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
28/08/2020 |
Data da última atualização: |
22/12/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
CASTRO, W.; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; GONÇALVES, W.; RODRIGUES, L.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; RESENDE, R. M. S.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C. |
Afiliação: |
MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CAMILO CARROMEU, CNPGC; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
Título: |
Deep learning applied to phenotyping of biomass in forages with UAV-based RGB imagery. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Sensors v. 20, a. 4802, 2020. |
Páginas: |
1 - 18 |
DOI: |
10.3390/s20174802 www.mdpi.com/journal/ |
Idioma: |
Inglês Português |
Palavras-Chave: |
Biomass yield; Convolutional Neural Network; Data augmentation; Phenotyping. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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