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| Registros recuperados : 201 | |
| 81. |  | LIMA, M. F.; SOUZA, K. R. R.; INOUE NAGATA, A. K.; ULHOA, A. B.; FERRAZ, R.; REIFSCHNEIDER, F. J. B. Detection, occurrence and natural incidence of pepper mild mottle virus (PMMoV) in hot peppers in Brazil. In: INTERNATIONAL HORTICULTURAL CONGRESS, 28., 2010, Lisboa. Science and horticulture for people: abstracts. Lisbon: ISHS, 2010. v. 1, p. 269. Resumo T15.214.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 82. | | BARBOSA, M. de A.; FERRAZ, R. L. de S.; DANTAS, G. de F.; MAGALHÃES, I. D.; MESQUITA, E. F. de. Crescimento inicial da variedade de girassol HÉLIO 253 submetido à adubação orgânica em dois solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 5.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE OLEAGINOSAS ENERGÉTICAS, 2.; FÓRUM CAPIXABA DE PINHÃO-MANSO, 1., 2012, Guarapari. Desafios e Oportunidades: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2012. p. 76| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 83. | | FERRAZ, R. P. D.; SIMÕES, M.; VASQUES, G. de M.; COELHO, M. R.; LUMBRERAS, J. F.; DART, R. de O. Convergência das tecnologias digitais e da informação. In: TORRES, L. A.; CAMPOS, S. K. (ed.). Megatendências da Ciência do Solo 2030. Brasília, DF: Embrapa, 2022. E-book. cap. 3.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 84. | | BELLÓN, B.; BÉGUÉ, A.; LO SEEN, D.; LEBOURGEOIS, V.; EVANGELISTA, B. A.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. Improved regional-scale Brazilian cropping systems' mapping based on a semi-automatic object-based clustering approach. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, V. 68, p. 127-138, Jun. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Pesca e Aquicultura; Embrapa Solos. |
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| 87. | | FERRAZ, R. A.; LEONEL, S.; SOUZA, J. M. A.; FERREIRA, R. B.; MODESTO, J. H.; ARRUDA, L. L. Phenology, vegetative growth, and yield performance of fig in Southeastern Brazil . Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01192, 2020. Título em português: Fenologia, crescimento vegetativo e rendimento de figueira no Sudeste do Brasil.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 88. | | MORI, A. P.; PERETTI, R. C.; FERRAZ, R.; FERRAZ, G. M.; GAVA, D.; HAACH, V.; SCHAEFER, R. Occurrence of influenza A virus subtypes in Brazil. In: INTERNATIONAL PIG VETERINARY SOCIETY CONGRESS, 26., 2020, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro, RJ: IPVS, 2020. p. 773.| Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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| 89. | | MORI, A. P.; PERETTI, R. C.; FERRAZ, R.; FERRAZ, G. M.; GAVA, D.; HAACH, V.; SCHAEFER, R. Occurrence of influenza A virus subtypes in Brazil. In: ALLEN D. LEMAN SWINE CONFERENCE, 2020, Saint Paul. Research Abstract. Saint Paul: University of Minnesota/College of Veterinary Medicine, 2020. Poster number: 70.| Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves. |
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| 90. | | FERRAZ, R. M.; RAGASSI, C. F.; HEINRICH, A. G.; LIMA, M. F.; PEIXOTO, J. R.; REIFSCHNEIDER, F. J. B. Caracterização morfoagronômica preliminar de acessos de pimentas cumari. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 34, n. 4, p. 498-506, out./dez. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 91. | | BARBOSA, M. de A.; DANTAS, G. de F.; FERRAZ, R. L. de S.; MAGALHÃES, I. D.; MESQUITA, E. F. de. Características biométricas da variedade de girassol hélio 253 sumetido a adubação orgânica em dois solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MAMONA, 5.; SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE OLEAGINOSAS ENERGÉTICAS, 2.; FÓRUM CAPIXABA DE PINHÃO-MANSO, 1., 2012, Guarapari. Desafios e Oportunidades: anais. Campina Grande: Embrapa Algodão, 2012. p. 69| Biblioteca(s): Embrapa Algodão. |
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| 92. | | GONÇALVES, A. O.; FERRAZ, R. P. D.; CALDEIRA, N.; GACHET, G. F.; SILVA, C. A. M. da. Caracterização climática da área petrolífera de Buracica, Município de Alagoinhas, Estado da Bahia, como subsídio para ações de recuperação de áreas degradadas. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2005. 28 p. (Embrapa Solos. Documentos, 84).| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 93. | | ARVOR, D.; DAHER, F. R. G.; BRIAND, D.; DUFOUR, S.; ROLLET, A.-J.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. Monitoring thirty years of small water reservoirs proliferation in the southern Brazilian Amazon with Landsat time series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 145, pt. B, p. 225-237, Nov. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 94. | | FERRAZ, R. M.; RAGASSI, C. F.; HEINRICH, A. G.; CARVALHO, S. I. C. de; REIFSCHNEIDER, F. J. B. Programa de melhoramento de Capsicum na Embrapa: influência do substrato na germinação de sementes de pimenta Cumari verdadeira. Horticultura Brasileira, Brasília, DF, v. 28, n. 2, p. S2046-S2049, jul. 2010. CD-ROM. Suplemento. Trabalho apresentado no Congresso Brasileiro de Olericultura, 50., 2010, Guarapari. Cinquenta anos contribuindo para a saúde da população brasileira. Trabalho A2763-T4582.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 95. | | SIMÕES, M. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; FERRAZ, R. P. D.; SANTOS, H. G. dos; MANZATTO, C. V. Democratização da informação de solos do Brasil: Geoportal e banco de dados de solos com acesso via web. Cadernos de Ciência & Tecnologia, Brasília, DF, v. 32, n. 1/2, p. 55-69, jan./ago. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 96. | | SIMÕES, M. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; FERRAZ, R. P. D.; SANTOS, H. G. dos; MANZATTO, C. V. Democratização da informação de solos do Brasil: Geoportal e banco de dados de solos com acesso via web. Cadernos de Ciência & Tecnologia, Brasília, DF, v. 32, n. 1/2, p. 55-69, jan./ago. 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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| 97. | | CECILIO FILHO, A. B.; SOUZA, R. J. de; EISAQUI, C. R.; SALLESSE, M. J. C.; CARVALHO, C. M.; FERRAZ, R. Efeito do nitrogenio e epocas de plantio na produtividade do alho (Allium sativum L.). Horticultura Brasileira, Brasileira, v.14, n.1, p.81, maio 1996. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| 98. | | CECILIO FILHO, A. B.; SOUZA, R. J. de; SALLESSE, M. J. C.; CARVALHO, C. M.; FERRAZ, R. Producao de rizomas de curcuma, em funcao da epoca e densidade de plantio. Horticultura Brasileira, Brasilia, v.14, n.1, p.81, maio 1996. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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| Registros recuperados : 201 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
27/12/2023 |
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Data da última atualização: |
24/06/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. |
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Afiliação: |
MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, FUNARBE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, FUNARBE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS. |
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Título: |
Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas. |
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Palavras-Chave: |
Degradação do solo; Indicadores Sócio-Agro-Ambientais; IS_Agro. |
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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/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf
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Marc: |
LEADER 01936naa a2200241 a 4500
001 2160269
005 2024-06-24
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018$2DOI
100 1 $aSIMÕES, M.
245 $aInteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite$buma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aEntre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas.
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773 $tCaderno Pedagógico$gv. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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