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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
23/02/2012 |
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Data da última atualização: |
30/03/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
KRÜGER, C. A. M. B.; SILVA, J. A. G. da; MEDEIROS, S. L. P.; DALMAGO, G. A.; GAVIRAGHI, J. |
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Afiliação: |
CLEUSA ADRIANE MENEGASSI BIANCHI KRÜGER, UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; JOSÉ ANTONIO GONZALEZ DA SILVA, UFSM; SANDRO LUIS PETTER MEDEIROS, UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; GENEI ANTONIO DALMAGO, CNPT; JULIANO GAVIRAGHI, UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL. |
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Título: |
Herdabilidade e correlação fenotípica de caracteres relacionados à produtividade de grãos e à morfologia da canola. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 46, n. 12, p. 1625-1632, dez. 2011. |
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ISSN: |
0100-204X |
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DOI: |
http://dx.doi.org.ez103.periodicos.capes.gov.br/10.1590/S0100-204X2011001200007 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi estimar a herdabilidade e avaliar a correlação fenotípica entre caracteres de canola (Brassica napus) relacionados à produtividade de grãos e à arquitetura de plantas. Foram realizados três experimentos, com espaçamento entre linhas de 0,20, 0,40 e 0,60 m. Durante dois anos de cultivo (2008 e 2009), os genótipos 'Hyola 432' e 'Hyola 61' foram avaliados em quatro densidades de plantio (20, 40, 60 e 80 plantas por metro quadrado), em cada experimento. Empregou-se o delineamento de blocos ao acaso, em arranjo fatorial 2x2x4 (anos x genótipos x densidades), com quatro repetições. Foram avaliados componentes ligados à produção (produtividade de grãos por área e por planta, número de síliquas por planta, número de grãos por síliqua e por planta, e massa de síliqua) e à morfologia da canola (comprimento de síliqua, número de ramos secundários, altura de inserção do ramo secundário, comprimento de ramo e número de ramos terciários). A produtividade de grãos por área e por planta apresenta maior herdabilidade no menor espaçamento entre linhas. O número de síliquas e o de grãos por planta são os componentes de produção com maior correlação direta e positiva com a produtividade de grãos. |
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Palavras-Chave: |
Caracter morfológico; Caracteres morfológicos; Componentes de produção; Espaçamento entre linhas; Morphological traits; Planting density. |
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Thesagro: |
Brassica Napus; Densidade de Plantio. |
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Thesaurus Nal: |
Row spacing; Yield components. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/56739/1/2011pabv46n12p1625.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/54495/1/46n12a07.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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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: |
08/11/2021 |
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Data da última atualização: |
08/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BÉGUÉ, A.; FERRAZ, R. P. D.; ARVOR, D. |
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Afiliação: |
PATRICK CALVANO KUTCHLER, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; AGNÈS BÉGUÉ, CIRAD; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; DAMIEN ARVOR, CNRS, France. |
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Título: |
Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REDIN, E. (org.). Ciências rurais em foco. Belo Horizonte: Poisson, 2021. v. 4, cap. 4, p. 24-30. |
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DOI: |
http://doi.org/10.36229/978-65-5866-079-8.CAP.04 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível. MenosA implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em n... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Big Earth Observation Data; Mato Grosso; Random forest; Séries temporais; Sistemas integrados. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Remote sensing. |
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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/item/227468/1/Big-Earth-Observation-Data-e-aprendizado-de-maquina-2021.pdf
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Marc: |
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520 $aA implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível.
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