BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente:  25/05/2020
Data da última atualização:  26/05/2020
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  LIMA, N. A. P. de; COSTA, M. F. O. e; MAGNABOSCO, C. U.; BRUNES, L. C.; LOPES, M. R.; EIFERT, E. da C.
Afiliação:  NUBIA ALMEIDA PIRES DE LIMA, estagiária CNPAF; MARCOS FERNANDO OLIVEIRA E COSTA, CNPAF; CLAUDIO DE ULHOA MAGNABOSCO, CPAC; LUDMILLA COSTA BRUNES, doutoranda UFG; MATHEUS REZENDE LOPES, estagiário CNPAF; EDUARDO DA COSTA EIFERT, CPAC.
Título:  Evolução genética para características de carcaça em bovinos Nelore sob seleção para maciez da carne.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 13., 2019, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2019.
Páginas:  p. 49.
ISBN:  978-65-86056-69-3
Idioma:  Português
Conteúdo:  Objetivou-se com este trabalho avaliar as tendências genéticas para características de carcaça e conformação frigorifica em bovinos Nelore submetidos à seleção genética para maciez da carne (WBSF).
Thesagro:  Bovino; Carne; Gado Nelore; Melhoramento Genético Animal.
Categoria do assunto:  L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal
URL:  https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1122542/1/CNPAF-2019-jt-p49.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPAF35842 - 1UPCRA - DD20192019
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Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  11/04/2014
Data da última atualização:  10/07/2017
Autoria:  FRANCESCHINI, M. H. D.; DEMATTÊ, J. A. M.; SATO, M. V.; VICENTE, L. E.; GREGO, C. R.
Afiliação:  MARSTON HÉRACLES DOMINGUES FRANCESCHINI, ESALQ; JOSÉ ALEXANDRE M. DEMATTÊ, ESALQ; MARCUS VINICIUS SATO, ESALQ; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM; CELIA REGINA GREGO, CNPM.
Título:  Abordagem semiquantitativa e quantitativa na avaliação da textura do solo por espectroscopia de reflectância bidirecional no VIS-NIR-SWIR.
Ano de publicação:  2013
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 12, p. 1569-1582, dez. 2013.
Idioma:  Português
Notas:  Título em inglês: Semiquantitative and quantitative approaches for soil texture evaluation through VIS?NIR?SWIR bidirectional reflectance spectroscopy.
Conteúdo:  O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da espectroscopia de reflectância no VIS‑NIR‑SWIR, para a caracterização granulométrica de amostras de solos de diferentes classes texturais, e obter modelos de predição dos teores de argila, silte e areia no solo. Utilizou‑se um conjunto de amostras representativas de Latossolos e Argissolo de cinco locais do Estado do Mato Grosso do Sul. Os espectros do visível e do infravermelho próximo ao infravermelho de ondas curtas (de 350 a 2.500 nm) das amostras foram obtidos e analisados. Empregaram‑se a análise de componentes principais (ACP), agrupamento por "fuzzy c‑means", regressão logística multinomial (RLM) e regressão por mínimos quadrados parciais. Espectros característicos para as diferentes classes texturais e a segregação de amostras de classes texturais e de locais de coleta com características distintas, por meio da ACP, "fuzzy c‑means" e RLM, mostram o potencial semiquantitativo dos dados de reflectância no VIS‑NIR‑SWIR. Obteve‑se quantificação satisfatória quanto à argila (R²=0,92, RPD=3,59), ao silte (R²=0,80, RPD=2,15) e à areia (R²=0,87, RPD=2,62). As técnicas de espectroscopia de reflectância podem auxiliar na determinação da textura e da variabilidade espacial do solo com metodologias semiquantitativas ou quantitativas.
Palavras-Chave:  Espectroscopia de reflectância; Estatística multivariada; Granulometria do solo; Pedometria; Sensoriamento próximo.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/101038/1/Abordagens-semiquantitativa.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE56001 - 1UPEAP - PP630.72081P474
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