|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Rondônia. |
Data corrente: |
12/02/2008 |
Data da última atualização: |
12/02/2008 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
FERNANDES, C. de F.; SANTOS, M. R. A. dos; VIEIRA JÚNIOR, J. R.; ANDRADE, A. A.; SANTANA, T. C. J.; SILVA, A. G.; LIMA, R. A.; SILVA, D. S. G. da; FACUNDO, V. A. |
Afiliação: |
Cléberson de Freitas Fernandes, Embrapa Rondônia; Maurício Reginaldo Alves dos Santos, Embrapa Rondônia; José Roberto Vieira Júnior, Embrapa Rondônia; Domingos Sávio Gomes da Silva, Embrapa Rondônia; Valdir Alves Facundo, UNIR. |
Título: |
Avaliação in vitro de óleos essenciais para o controle de Thanatephorus cucumeris, agente causal da mela do feijoeiro. |
Ano de publicação: |
2007 |
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE CONTROLE BIOLÓGICO DE DOENÇAS DE PLANTAS, 9., 2007, Campinas, SP. Biocontrole de doenças de plantas no Brasil: uso atual e perspectivas: [resumos...]. [S.l.]: FundAg; [Jaguariúna]: Embrapa Meio Ambiente, 2007. Resumo 034. |
Páginas: |
Não paginado. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Rondônia. |
Thesagro: |
Controle Biológico; Feijão; Mela; Phaseolus Vulgaris. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01025naa a2200277 a 4500 001 1708890 005 2008-02-12 008 2007 bl --- 0-- u #d 100 1 $aFERNANDES, C. de F. 245 $aAvaliação in vitro de óleos essenciais para o controle de Thanatephorus cucumeris, agente causal da mela do feijoeiro. 260 $c2007 300 $aNão paginado. 650 $aControle Biológico 650 $aFeijão 650 $aMela 650 $aPhaseolus Vulgaris 653 $aRondônia 700 1 $aSANTOS, M. R. A. dos 700 1 $aVIEIRA JÚNIOR, J. R. 700 1 $aANDRADE, A. A. 700 1 $aSANTANA, T. C. J. 700 1 $aSILVA, A. G. 700 1 $aLIMA, R. A. 700 1 $aSILVA, D. S. G. da 700 1 $aFACUNDO, V. A. 773 $tIn: REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE CONTROLE BIOLÓGICO DE DOENÇAS DE PLANTAS, 9., 2007, Campinas, SP. Biocontrole de doenças de plantas no Brasil: uso atual e perspectivas: [resumos...]. [S.l.]: FundAg; [Jaguariúna]: Embrapa Meio Ambiente, 2007. Resumo 034.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Rondônia (CPAF-RO) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
14/12/2020 |
Data da última atualização: |
14/12/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
BISPO, P. da C.; RODRÍGUEZ-VEIGA, P.; ZIMBRES, B.; MIRANDA, S. do C. de; CEZARE, C. H. G.; FLEMING, S.; BALDACCHINO, F.; LOUIS, V.; RAINS, D.; GARCIA, M.; ESPIRITO-SANTO, F. D. B.; ROITMAN, I.; PACHECO-PASCAGAZA, A. M.; GOU, Y.; ROBERTS, J.; BARRETT, K.; FERREIRA, L. G.; SHIMBO, J. Z.; ALENCAR, A.; BUSTAMANTE, M.; WOODHOUSE, I. H.; SANO, E. E.; OMETTO, J. P.; TANSEY, K.; BALZTER, H. |
Afiliação: |
EDSON EYJI SANO, CPAC. |
Título: |
Woody Aboveground Biomass Mapping of the Brazilian Savanna with a Multi-Sensor and Machine Learning Approach. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, v. 12, n. 17, 2020. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
The tropical savanna in Brazil known as the Cerrado covers circa 23% of the Brazilian territory, but only 3% of this area is protected. High rates of deforestation and degradation in the woodland and forest areas have made the Cerrado the second-largest source of carbon emissions in Brazil. However, data on these emissions are highly uncertain because of the spatial and temporal variability of the aboveground biomass (AGB) in this biome. Remote-sensing data combined with local vegetation inventories provide the means to quantify the AGB at large scales. Here, we quantify the spatial distribution of woody AGB in the Rio Vermelho watershed, located in the centre of the Cerrado, at a high spatial resolution of 30 metres, with a random forest (RF) machine-learning approach. We produced the first high-resolution map of the AGB for a region in the Brazilian Cerrado using a combination of vegetation inventory plots, airborne light detection and ranging (LiDAR) data, and multispectral and radar satellite images (Landsat 8 and ALOS-2/PALSAR-2). A combination of random forest (RF) models and jackknife analyses enabled us to select the best remote-sensing variables to quantify the AGB on a large scale. Overall, the relationship between the ground data from vegetation inventories and remote-sensing variables was strong (R2 = 0.89), with a root-mean-square error (RMSE) of 7.58 Mg ha−1 and a bias of 0.43 Mg ha−1. View Full-Text |
Thesagro: |
Biomassa; Carbono; Cerrado; Sensoriamento Remoto. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/219145/1/SANO-WOODY-ABOVEGROUND-BIOMASS-MAPPING-OF-THE-BRAZILIAN-SAVANNA.pdf
|
Marc: |
LEADER 02683naa a2200457 a 4500 001 2128070 005 2020-12-14 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBISPO, P. da C. 245 $aWoody Aboveground Biomass Mapping of the Brazilian Savanna with a Multi-Sensor and Machine Learning Approach.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aThe tropical savanna in Brazil known as the Cerrado covers circa 23% of the Brazilian territory, but only 3% of this area is protected. High rates of deforestation and degradation in the woodland and forest areas have made the Cerrado the second-largest source of carbon emissions in Brazil. However, data on these emissions are highly uncertain because of the spatial and temporal variability of the aboveground biomass (AGB) in this biome. Remote-sensing data combined with local vegetation inventories provide the means to quantify the AGB at large scales. Here, we quantify the spatial distribution of woody AGB in the Rio Vermelho watershed, located in the centre of the Cerrado, at a high spatial resolution of 30 metres, with a random forest (RF) machine-learning approach. We produced the first high-resolution map of the AGB for a region in the Brazilian Cerrado using a combination of vegetation inventory plots, airborne light detection and ranging (LiDAR) data, and multispectral and radar satellite images (Landsat 8 and ALOS-2/PALSAR-2). A combination of random forest (RF) models and jackknife analyses enabled us to select the best remote-sensing variables to quantify the AGB on a large scale. Overall, the relationship between the ground data from vegetation inventories and remote-sensing variables was strong (R2 = 0.89), with a root-mean-square error (RMSE) of 7.58 Mg ha−1 and a bias of 0.43 Mg ha−1. View Full-Text 650 $aBiomassa 650 $aCarbono 650 $aCerrado 650 $aSensoriamento Remoto 700 1 $aRODRÍGUEZ-VEIGA, P. 700 1 $aZIMBRES, B. 700 1 $aMIRANDA, S. do C. de 700 1 $aCEZARE, C. H. G. 700 1 $aFLEMING, S. 700 1 $aBALDACCHINO, F. 700 1 $aLOUIS, V. 700 1 $aRAINS, D. 700 1 $aGARCIA, M. 700 1 $aESPIRITO-SANTO, F. D. B. 700 1 $aROITMAN, I. 700 1 $aPACHECO-PASCAGAZA, A. M. 700 1 $aGOU, Y. 700 1 $aROBERTS, J. 700 1 $aBARRETT, K. 700 1 $aFERREIRA, L. G. 700 1 $aSHIMBO, J. Z. 700 1 $aALENCAR, A. 700 1 $aBUSTAMANTE, M. 700 1 $aWOODHOUSE, I. H. 700 1 $aSANO, E. E. 700 1 $aOMETTO, J. P. 700 1 $aTANSEY, K. 700 1 $aBALZTER, H. 773 $tRemote Sensing$gv. 12, n. 17, 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|