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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
27/01/2017 |
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Data da última atualização: |
27/01/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RAMOS, J. V.; FRANCK, B. M.; DOMINGUES, R.; GOMES, J. S. R.; CARDOSO, F. F.; GULIAS-GOMES, C. C. |
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Afiliação: |
Jeferson Vidart Ramos, URCAMP; BERNARDO MACKE FRANCK, CPPSUL; ROBERT DOMINGUES, CPPSUL; Juliana Soares Rizzardo Gomes, URCAMP; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL; CLAUDIA CRISTINA GULIAS GOMES, CPPSUL. |
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Título: |
Avaliação do emprego da termografia em estimativas de carga parasitária de Rhipicephalus (Boophilus) microplus em bovinos. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 6., 2016, Bagé. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2016. |
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Páginas: |
p. 18. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Claudia Cristina Gulias Gomes, editora técnica. |
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Conteúdo: |
A fenotipagem para a característica de resistência ao R. microplus por meio da contagem de carrapatos na metade do corpo de bovinos depende da disponibilidade de técnico treinado na propriedade. |
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Thesagro: |
Carrapato. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/154122/1/Simposio-2016-11.pdf
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Marc: |
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650 $aCarrapato
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
08/01/2020 |
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Data da última atualização: |
06/02/2024 |
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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: |
ANDRADE, R. G.; HOTT, M. C.; MAGALHAES JUNIOR, W. C. P. de; OLIVEIRA, P. S. d'; OLIVEIRA, J. S. e. |
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Afiliação: |
RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPGL; MARCOS CICARINI HOTT, CNPGL; WALTER COELHO P DE MAGALHAES JUNIOR, CNPGL; PERSIO SANDIR D OLIVEIRA, CNPGL; JACKSON SILVA E OLIVEIRA, CNPGL. |
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Título: |
Monitoring of corn growth stages by UAV platform sensors. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Advanced Engineering Research and Science, v. 6, n. 9, p. 54-58, 2019. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Increasing agricultural productivity with economic and environmental sustainability is one of the main challenges in agriculture. The aerial survey platforms known as unmanned aerial vehicles (UAV), so-called drones, allow monitoring, evaluation, and decision support activities to improve the management of crops and herds in farms of any production scale. Vegetation indices are used to map the vegetation cover, mainly on a large scale, using satellite images. However, sensors coupled to UAV platforms provide other indices that can be used to detect the stress load of vegetation at more precise spatial scales. The Visible Atmospherically Resistant Index - VARI and the Green Leaf Index - GLI showed similar performances in the initial vegetative stages of corn crop. Both indices were sensitive to class discrimination at intervals that indicate from bare soil and low vigor (shades of red, orange, and yellow) to the condition of high vegetation vigor (shades of green). The results of vegetation indices in the visible spectrum range prove the applicability of the method for data collection and information extraction related to development and growth of crops. Overall, the indices VARI and GLI appear as a potential alternative for crop monitoring using low cost RGB sensors onboard UAV platforms. |
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Palavras-Chave: |
UAV. |
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Thesaurus NAL: |
Corn; Remote sensing; Vegetation index. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01957naa a2200217 a 4500
001 2118385
005 2024-02-06
008 2019 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aANDRADE, R. G.
245 $aMonitoring of corn growth stages by UAV platform sensors.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aIncreasing agricultural productivity with economic and environmental sustainability is one of the main challenges in agriculture. The aerial survey platforms known as unmanned aerial vehicles (UAV), so-called drones, allow monitoring, evaluation, and decision support activities to improve the management of crops and herds in farms of any production scale. Vegetation indices are used to map the vegetation cover, mainly on a large scale, using satellite images. However, sensors coupled to UAV platforms provide other indices that can be used to detect the stress load of vegetation at more precise spatial scales. The Visible Atmospherically Resistant Index - VARI and the Green Leaf Index - GLI showed similar performances in the initial vegetative stages of corn crop. Both indices were sensitive to class discrimination at intervals that indicate from bare soil and low vigor (shades of red, orange, and yellow) to the condition of high vegetation vigor (shades of green). The results of vegetation indices in the visible spectrum range prove the applicability of the method for data collection and information extraction related to development and growth of crops. Overall, the indices VARI and GLI appear as a potential alternative for crop monitoring using low cost RGB sensors onboard UAV platforms.
650 $aCorn
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650 $aVegetation index
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700 1 $aOLIVEIRA, J. S. e
773 $tInternational Journal of Advanced Engineering Research and Science$gv. 6, n. 9, p. 54-58, 2019.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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