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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Data corrente:  09/02/2011
Data da última atualização:  22/07/2013
Tipo da produção científica:  Autoria/Organização/Edição de Livros
Autoria:  SCHWENGBER, J. E.; SCHIEDECK, G.; ANTUNES, L. E. C.; STRASSBURGER, A. S.; MARTINS, D. de S.; CAPELESSO, A. J.; AUMONDE, T. Z.; SILVA, J. B. e.
Título:  Produção de morangos em sistema de base ecológica.
Ano de publicação:  2010
Fonte/Imprenta:  Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010.
Páginas:  57 p.
Descrição Física:  il.
Série:  (ABC da agricultura familiar, 26).
ISBN:  978-85-7383-494-9
Idioma:  Português
Conteúdo:  Esta publicação tem como objetivo disponibilizar informações aos agricultores familiares que buscam a conversão do sistema convencional de plantio do morangueiro ou o aprimoramento dos sistemas de base ecológica, descrevendo práticas alternativas já consagradas graças aos resultados de pesquisas relacionadas a essa cultura.
Palavras-Chave:  Técnicas de produção fora de época.
Thesagro:  Agricultura orgânica; Cobertura do Solo; Colheita; Educação Ambiental; Fruticultura; Impacto Ambiental; Manejo; Morango; Plantio; Plasticultura; Produção; Variedade.
Thesaurus Nal:  Fragaria ananassa.
Categoria do assunto:  --
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128258/1/ABC-Produuo-de-Morangos-em-sistema-de-base-ecolgica-ed01-2010.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Clima Temperado (CPACT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
AI-SEDE48822 - 1UPELV - PPCPACTS414p2011.00081
AI-SEDE48822 - 2UPELV - PPCPACTS414p2011.00282
CNPDIA13774 - 1EMBLV - PP634.75S414p2012.00054
CNPDIA13774 - 2EMBLV - PP634.75S414p2012.00069
CNPH37091 - 1EMBLV - PP634.75S414p2011.051
CNPH37091 - 2EMBLV - PP634.75S414p2011.050
CNPUV12992 - 1EMBLV - DD634.75S413p11.04335
CPAA23375 - 1EMBLV - PP338.1A134a2011.00017v. 26
CPACT14815 - 1UMTLV - PP634.75S414p2010.05035
CPACT14815 - 2UMTLV - PPMT 634.75S414p2013.01304
CPAF-AP15332 - 1EMBLV - PP634.75S412p2011.00033
CPAF-RO15040 - 1EMBLV - PP634.75S414p3024
CPAMN24964 - 1EMBLV - PP634.75S414p2011.00019
CPAMN-UEPP12824 - 1EMBLV - PP634.75S412pLV030/2011
CPAO33288 - 1EMBLV - PP634.75S414p11.00006
CPAP57942 - 1EMBLV - PP634.75S414p2011.00064
CPATSA44318 - 1EMBLV - PP634.75S414p2011.00011
CPATU44304 - 1EMBLV - PP634.75S414p2011.00093
CPPSUL12167 - 1EMBLV - PP634.75S413p2011.12167
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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  01/06/2018
Data da última atualização:  06/06/2018
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  TAVARES, R. L. M.; OLIVEIRA, S. R. de M.; BARROS, F. M. M. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; LA SCALA JUNIOR, N.
Afiliação:  ROSE LUIZA MORAES TAVARES, Rio Verde University; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; FLÁVIO MARGARITO MARTINS DE BARROS, Feagri/Unicamp; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; NEWTON LA SCALA JUNIOR, FCAV/Unesp.
Título:  Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  Scientia Agricola, Piracicaba, v. 74, n. 4, p. 281-287, July/Aug. 2018.
DOI:  http://dx.doi.org/10.1590/1678-992X-2017-0095
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two different management areas of sugarcane in the state of São Paulo, Brazil, were selected: burned and green. In each area, we assembled a sampling grid with 81 georeferenced points to assess soil CO2 flux through automated portable soil gas chamber with measuring spectroscopy in the infrared during the dry season of 2011 and the rainy season of 2012. In addition, we sampled the soil to evaluate physical, chemical, and microbiological attributes. For data interpretation, we used the Random Forest algorithm, based on the combination of predicted decision trees (machine learning algorithms) in which every tree depends on the values of a random vector sampled independently with the same distribution to all the trees of the forest. The results indicated that clay content in the soil was the most important attribute to explain the CO2 flux in the areas studied during the evaluated period. The use of the Random Forest algorithm originated a model with a good fit (R2 = 0.80) for predicted and observed values.
Palavras-Chave:  Data mining; Green sugarcane; Mineração de dados; Random Forest algorithm.
Thesagro:  Argila; Cana de Açúcar; Saccharum Officinarum.
Thesaurus NAL:  Clay; Soil organic carbon; Soil respiration; Sugarcane.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/177973/1/AP-Prediction-Tavares-etal.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA19682 - 1UPCAP - DD
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