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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
15/10/2002 |
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Data da última atualização: |
07/05/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
LOPES, P. R. C.; MOREIRA, A. N.; HAJI, F. N. P.; SILVA, A. de S.; LEITE, E. M.; LOPES, L. M. da M. |
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Afiliação: |
PAULO ROBERTO COELHO LOPES, CPATSA; ANDREA NUNES MOREIRA, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO SERTÃO PERNAMBUCANO; FRANCISCA NEMAURA PEDROSA HAJI, CPATSA; ADERALDO DE SOUZA SILVA, CPATSA; ELIUD MONTEIRO LEITE; LUCIANA MARCELINO DA MOTA LOPES. |
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Título: |
Produção integrada. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: GENU, P. J. de C.; PINTO, A. C. de Q. (Ed.). A cultura da mangueira. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica, 2002. |
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Páginas: |
cap. 16, p. 353-379. |
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Descrição Física: |
il. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Histórico da produção integrada; objetivos e princípios da produção integrada de frutas - PIF; vantagens da produção integrada; implantação do Programa de Produção Integrada de Manga na região do Submédio do Vale do São Francisco; seleção das áreas de produção de mangas; seleção e identificação das parcelas nas empresas; realização do diagnóstico ambiental das parcelas das áreas de produção; elaboração do caderno do campo; manejo integrado de pragas; monitoramento dos intinerários técnicos da Cadeia Produtiva de Manga e da qualidade final da pós-colheita; capacitação de recursos humanos para minitorar o sistema de produção integrada; identificação da grade dos agrotoxicos utilizados na cultura; elaboração das normas de produção integrada de manga e certificação da conformidade do sistema. |
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Palavras-Chave: |
Integrated production. |
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Thesagro: |
Manga; Produção Integrada. |
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Thesaurus Nal: |
mangoes. |
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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/196901/1/Producao-Integrada.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pesca e Aquicultura. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pesca e Aquicultura. |
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Data corrente: |
27/01/2024 |
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Data da última atualização: |
30/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CARNEIRO, B. M.; CARVALHO JÚNIOR, O. A. de; CARVALHO, O. L. F. de; ALBUQUERQUE, A. O. de; CASTRO FILHO, H. C. de; RODRIGUES, V. S.; LIMA, A. M.; ANTONY, D. S.; EVANGELISTA, B. A.; OLIVEIRA, M. C. de; PINTO, C. B. |
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Afiliação: |
BRUNO MACHADO CARNEIRO, INSTITUTO FEDERAL DO TOCANTINS; OSMAR ABÍLIO DE CARVALHO JÚNIOR, UNB; OSMAR LUIZ FERREIRA DE CARVALHO, UNB; ANESMAR OLINO DE ALBUQUERQUE, UNB; HUGO CRISÓSTOMO DE CASTRO FILHO, UNB; VIVIANE SOARES RODRIGUES, UNB; ALINE MARCIMIANO LIMA, UNB; DORA SILVA ANTONY, UNB; BALBINO ANTONIO EVANGELISTA, CNPASA; MARLEY CAMILO DE OLIVEIRA, ADAPEC; CLEOVAN BARBOSA PINTO, ADAPEC. |
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Título: |
Feasibility analysis of using Sentinel-1 images to phenologically differentiate the areas of soybean seed and sub-irrigated bean planting in the period of sanitary void in the tropical floodplains of the Formoso River basin, Tocantins, Brazil. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REMOTE SENSING FOR AGRICULTURE, ECOSYSTEMS, AND HYDROLOGY, 25., 2023, Amsterdam. Proceedings... Amsterdam: SPIE, 2023. |
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Série: |
(SPIE proceedings, v. 12727). |
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DOI: |
https://doi.org/10.1117/12.2680328 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Food production is one of the significant challenges for the world's population. Countries like Brazil, with a vast territorial dimension and good availability of resources, stand out in the production of grains, especially soy. Soy cultivation requires care and management to ensure phytosanitary production and reduce the risk of diseases such as Asian Soybean Rust (ASR) caused by the fungus Phakopsora pachyrhizi. In Brazil, soy cultivation occurs in the spring/summer (September/March), with greater solar energy and rainfall in the country. Brazil has established a fallow period to reduce the risk of ASR, which prohibits planting outside the agricultural calendar. However, there is the possibility of authorizing planting in the floodplains of the tropical plains of the Formoso River basin, Tocantins, Brazil. The government of the State of Tocantins created the State Program for the Control of ASR, authorizing the planting of soybeans during the dry season (April to September) through registration and monitoring of areas. However, other plantings, such as beans, with a shorter cycle and less water demand, also occur. This study aims to monitor the soybean crop development phases considering data collected in the field by the Agricultural Defense Agency (ADAPEC) and digital processing using deep-learning techniques of Sentinel-1 image time series. The phenological differences of cultivation farms enabled agricultural mapping and the fight against ASR. The digital processing steps of the Sentinel-1 time series dataset (10 m resolution) consisted of image pre- processing using Sentinel Application Platform (SNAP); time series filtering using Savitzky-Golay; evaluation of deep learning methods (Long Short-Term Memory - LSTM, Bidirectional LSTM - Bi-LSTM, Gated Recurrent Unit - GRU, and Bidirectional GRU - Bi-GRU); and accuracy analysis. However, the classification has some erroneous portions that can be improved by increasing the number of classes and samples in future works. MenosFood production is one of the significant challenges for the world's population. Countries like Brazil, with a vast territorial dimension and good availability of resources, stand out in the production of grains, especially soy. Soy cultivation requires care and management to ensure phytosanitary production and reduce the risk of diseases such as Asian Soybean Rust (ASR) caused by the fungus Phakopsora pachyrhizi. In Brazil, soy cultivation occurs in the spring/summer (September/March), with greater solar energy and rainfall in the country. Brazil has established a fallow period to reduce the risk of ASR, which prohibits planting outside the agricultural calendar. However, there is the possibility of authorizing planting in the floodplains of the tropical plains of the Formoso River basin, Tocantins, Brazil. The government of the State of Tocantins created the State Program for the Control of ASR, authorizing the planting of soybeans during the dry season (April to September) through registration and monitoring of areas. However, other plantings, such as beans, with a shorter cycle and less water demand, also occur. This study aims to monitor the soybean crop development phases considering data collected in the field by the Agricultural Defense Agency (ADAPEC) and digital processing using deep-learning techniques of Sentinel-1 image time series. The phenological differences of cultivation farms enabled agricultural mapping and the fight against ASR. The digital processing st... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Deep learning; Formoso river basin; Machine learning; Plant phenotyping; Sentinel; Tocantins. |
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Thesagro: |
Fenologia; Semente; Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Digital images; Monitoring; Phakopsora. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 03387nam a2200397 a 4500
001 2161406
005 2024-01-30
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024 7 $ahttps://doi.org/10.1117/12.2680328$2DOI
100 1 $aCARNEIRO, B. M.
245 $aFeasibility analysis of using Sentinel-1 images to phenologically differentiate the areas of soybean seed and sub-irrigated bean planting in the period of sanitary void in the tropical floodplains of the Formoso River basin, Tocantins, Brazil.$h[electronic resource]
260 $aIn: REMOTE SENSING FOR AGRICULTURE, ECOSYSTEMS, AND HYDROLOGY, 25., 2023, Amsterdam. Proceedings... Amsterdam: SPIE$c2023
490 $a(SPIE proceedings, v. 12727).
520 $aFood production is one of the significant challenges for the world's population. Countries like Brazil, with a vast territorial dimension and good availability of resources, stand out in the production of grains, especially soy. Soy cultivation requires care and management to ensure phytosanitary production and reduce the risk of diseases such as Asian Soybean Rust (ASR) caused by the fungus Phakopsora pachyrhizi. In Brazil, soy cultivation occurs in the spring/summer (September/March), with greater solar energy and rainfall in the country. Brazil has established a fallow period to reduce the risk of ASR, which prohibits planting outside the agricultural calendar. However, there is the possibility of authorizing planting in the floodplains of the tropical plains of the Formoso River basin, Tocantins, Brazil. The government of the State of Tocantins created the State Program for the Control of ASR, authorizing the planting of soybeans during the dry season (April to September) through registration and monitoring of areas. However, other plantings, such as beans, with a shorter cycle and less water demand, also occur. This study aims to monitor the soybean crop development phases considering data collected in the field by the Agricultural Defense Agency (ADAPEC) and digital processing using deep-learning techniques of Sentinel-1 image time series. The phenological differences of cultivation farms enabled agricultural mapping and the fight against ASR. The digital processing steps of the Sentinel-1 time series dataset (10 m resolution) consisted of image pre- processing using Sentinel Application Platform (SNAP); time series filtering using Savitzky-Golay; evaluation of deep learning methods (Long Short-Term Memory - LSTM, Bidirectional LSTM - Bi-LSTM, Gated Recurrent Unit - GRU, and Bidirectional GRU - Bi-GRU); and accuracy analysis. However, the classification has some erroneous portions that can be improved by increasing the number of classes and samples in future works.
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650 $aFenologia
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650 $aSoja
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700 1 $aCASTRO FILHO, H. C. de
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700 1 $aEVANGELISTA, B. A.
700 1 $aOLIVEIRA, M. C. de
700 1 $aPINTO, C. B.
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Registro original: |
Embrapa Pesca e Aquicultura (CNPASA) |
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