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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia. |
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Data corrente: |
28/01/2010 |
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Data da última atualização: |
28/01/2010 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
KRUGER, R. H.; QUIRINO, B. F.; CORDEIRO, D. M. |
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Afiliação: |
BETANIA FERRAZ QUIRINO, CNPAE. |
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Título: |
Engenharia de transgênicos: metodologia. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: QUIRINO, B.F. Revolução dos Transgênicos. Rio de Janeiro: Interciência, 2008. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
INtrodução; Plasmídeos; Enzimas de restrição; Enzima DNA ligase; Clonagem de DNA; Transformação; Gel de agarose e eletroforese; Expressão heteróloga; Reação da polimerase em cadeia - PCR; Transferência de genes para plantas; Transformação por Agrobacterium tumefaciens; Transformação por biobalística; Transformação por eletroporação; Transformação in planta; Transferência de genes para animais; Microinjeção de DNA; Transferência de genes por retrovírus; Transferência nuclear; Espermatozóides como vetores; Transformação por eletroporação; Tecnologias de células-tronco embrionárias e germinativas; Knockdown de genes e RNA interference. |
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Palavras-Chave: |
Metodologia. |
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Thesagro: |
Animal; Bactéria; Organismo transgênico; Planta. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroenergia (CNPAE) |
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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 Solos. |
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Data corrente: |
19/09/2023 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
ALMEIDA, M. B. F. de; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C. |
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Afiliação: |
MATEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. |
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Título: |
Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Foco, v. 16, n. 6, e2106, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n6-004 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88). |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Índices de vegetação; Normalized Canopy Index (NCI); Séries temporais; Texturas GLCM. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1156752/1/Avaliacao-e-mapeamento-de-pastagens-com-diferentes-niveis-de-degradacao-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01793naa a2200229 a 4500
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005 2023-12-04
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
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100 1 $aALMEIDA, M. B. F. de
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260 $c2023
520 $aO presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88).
653 $aAprendizado de máquina
653 $aÍndices de vegetação
653 $aNormalized Canopy Index (NCI)
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653 $aTexturas GLCM
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700 1 $aFERRAZ, R. P. D.
700 1 $aKUCHLER, P. C.
773 $tRevista Foco$gv. 16, n. 6, e2106, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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