BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  27/10/2023
Data da última atualização:  27/10/2023
Autoria:  CAMPOS, M. L. de; DAVID, A. M. S. de S.; PINTO, D. R.; ROCHA, R. V. S.; ALVES, F. R. P.; FIGUEIREDO, J. C.; PARAIZO, E. A.
Afiliação:  MARCOS LOPES DE CAMPOS, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS; ANDRÉIA MÁRCIA SANTOS DE SOUZA DAVID, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS; DEYVISSON RODRIGUES PINTO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS; RUTHELLY VIERECA SENA ROCHA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS; FRANSON RONNER PEREIRA ALVES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS; JOSIANE CANTUÁRIA FIGUEIREDO, INSTITUTO FEDERAL DE SANTA CATARINA; ELIENE ALMEIDA PARAIZO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS.
Título:  Morfobiometria de frutos, sementes e plântulas de Khaya grandifoliola.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Florestal Brasileira, v. 43, p. 1-8, 2023.
DOI:  https://doi.org/10.4336/2023.pfb.43e202102182
Idioma:  Português
Conteúdo:  Resumo. Objetivou-se neste trabalho realizar a caracterização morfobiométrica de frutos, sementes e plântulas de Khaya grandifoliola. Os frutos foram caracterizados pela avaliação do comprimento, diâmetro e espessura do pericarpo, e as sementes pelo comprimento, largura, espessura, peso de 1.000 sementes e grau de umidade. Foi também analisada a morfologia da germinação e das plântulas. Os dados foram submetidos à análise estatística descritiva e as sementes agrupadas em classes, por meio de uma distribuição de frequência, conforme o seu comprimento. Os frutos de K. grandifoliola são do tipo cápsula com deiscência longitudinal, polispérmicos, com aproximadamente 48 sementes de predominância intermediária e forma achatada, com leve extensão no tegumento e levemente alada. As sementes possuem comprimento variando de 19,84 a 38,31 mm, largura de 18,10 a 20,77 mm e espessura de 2,25 a 2,82 mm, peso de 1.000 sementes de 274,12 g e grau de umidade de 6,8%. A protrusão da raiz primária é visível a partir do quinto dia após a semeadura, e a germinação é do tipo hipógea criptocotiledonar, com formação de plântulas aos 14 dias, com folhas primárias de coloração verde-avermelhada. Os resultados obtidos são importantes para auxiliar na definição de metodologias e futuros acréscimos nas RAS sobre K. grandifoliola. Abstract. The objective of this work was to carry out the morphobiometric characterization of fruits, seeds and seedlings of Khaya grandifoliola. The fruits were characterized ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  African mahogany; Khaya grandifoliola; Mogno-africano.
Thesagro:  Biometria; Desenvolvimento Florestal; Mogno.
Thesaurus Nal:  Biometry; Forestry development.
Categoria do assunto:  K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1157578/1/EmbrapaFlorestas-PFB-2023-MorfobiometriaFrutosSementesPlantulasKhayaGrandifoliola.pdf
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Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPF58687 - 1UPEAP - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Florestas.
Data corrente:  14/01/2019
Data da última atualização:  14/01/2019
Autoria:  SILVA, J. P. M.; CABACINHA, C. D.; ASSIS, A. L.; MONTEIRO, T. C.; ARAÚJO JÚNIOS, C. A.; MAIA, R. D.
Título:  Redes neurais artificiais para estimar a densidade básica de madeiras do cerrado.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201701656, 2018. 10 p.
DOI:  10.4336/2018.pfb.38e201801656
Idioma:  Português
Conteúdo:  A densidade básica da madeira é uma propriedade importante, pois está relacionada ao produto final nos diversos usos que a madeira possui. Porém, sua determinação demanda tempo e custos, o que justifica o emprego de técnicas mais refinadas para a sua estimação, como as redes neurais artificias (RNA). Objetivouse avaliar a utilização das RNA para estimar a densidade básica de espécies do cerrado sensu stricto com o uso do aparelho Pilodyn e variáveis dendrométricas. Para comparação dos resultados obtidos pelas RNA, foram ajustados modelos de regressão. A rede neural com melhor desempenho foi a que utilizou como variáveis de entrada a profundidade de penetração (Pilodyn), espécie e o diâmetro a 1,30 m do solo, apresentando R² = 0,72 e com raiz do erro quadrado médio em porcentagem (RMSE%) = 5,69. O modelo de regressão apresentou R² = 0,72 e RMSE% = 9,19. É possível usar redes neurais artificiais para estimar a densidade básica da madeira das espécies do cerrado stricto sensu estudadas com resultados satisfatórios.
Palavras-Chave:  Inteligência artificial; Pilodyn.
Thesagro:  Densidade da Madeira; Madeira; Propriedade Físico-Química.
Thesaurus NAL:  Artificial intelligence; Wood properties.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/190426/1/1656-18686-1-PB.pdf
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Registro original:  Embrapa Florestas (CNPF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPF56695 - 1UPEAP - DD
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