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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
06/11/2009 |
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Data da última atualização: |
21/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
FAGERIA, N. K.; BARBOSA FILHO, M. P.; SANTOS, A. B. dos; MOREIRA, A. |
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Afiliação: |
NAND KUMAR FAGERIA, CNPAF; MOREL PEREIRA BARBOSA FILHO, CNPAF; ALBERTO BAETA DOS SANTOS, CNPAF; ADONIS MOREIRA, CPPSE. |
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Título: |
Produtividade e acumulação de nutrientes por feijão no sistema plantio direto com aplicação de calcário e ferro. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009. Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios: anais. Fortaleza: SBCS, 2009. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A acidez dos solos de cerrado é um dos fatores mais limitantes na produtividade das culturas, e a deficiência de micronutrientes desses solos está relacionada com o aumento do pH. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da aplicação de calcário e manganês num Latossolo Vermelho distrófico típico na produtividade do feijão. O experimento foi realizado em campo durante três anos consecutivos. As doses de calcário aplicadas foram 0, 12 e 24 Mg ha-1 e de Fe 0, 50, 100, 150, 200 e 400 kg ha-1, através de sulfato de ferro (20% Fe) aplicados a lanço e incorporados ao solo com grade na época da semeadura do primeiro cultivo do feijoeiro. Houve aumento significativo na produtividade do feijão com a aplicação de calcário, porém não houve resposta à aplicação de ferro. Foram estabelecidos valores adequados de algumas propriedades químicas do solo para a cultura do feijoeiro. Considerando a média de duas profundidades (0-10 e 10-20 cm), os valores adequados das propriedades químicas do solo para a cultura do feijoeiro no plantio direto foram: pH 6,3; Ca 3,8 cmolc kg-1; Mg 1,1 cmolc kg-1; H+Al 3,5 cmolc kg-1; Saturação por acidez 41,8%; CTC 7,5 cmolc kg-1; Saturação por bases 57,4%; Saturação por Ca 45,2%; Saturação por Mg 12,2%, saturação por K 9,1%; relação Ca/Mg 3,1; relação Ca/K 22,6 e relação Mg/K 6,7. |
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Palavras-Chave: |
Saturação po Ca; Saturação por AI; Saturação por bases. |
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Thesagro: |
Acidez do solo; Calcário; Feijão; Ferro; Macroelemento; Microelemento; Phaseolus vulgaris; Plantio direto; Saturação. |
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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/doc/574178/1/cbcs-2009-14.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPPSE-2010/18865/1/PROCIAM2009.00247.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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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 Acre. |
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Data corrente: |
26/11/2019 |
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Data da última atualização: |
02/07/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
PAPA, D. de A.; ALMEIDA, D. R. A. de; SILVA, C. A.; FIGUEIREDO, E. O.; STARK, S. C.; VALBUENA, R.; RODRIGUEZ, L. C. E.; OLIVEIRA, M. V. N. d'. |
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Afiliação: |
DANIEL DE ALMEIDA PAPA, CPAF-AC; Danilo Roberti Alves de Almeida, ESALQ/USP; Carlos Alberto Silva, University of Maryland, Geographical Sciences Department, USA; EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC; Scott C. Stark, Michigan State University, East Lansing, MI, USA; Ruben Valbuena, Bangor University, School of Natural Sciences, United Kingdom; Luiz Carlos Estraviz Rodriguez, ESALQ/USP; MARCUS VINICIO NEVES D OLIVEIRA, CPAF-AC. |
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Título: |
Evaluating tropical forest classification and field sampling stratification from lidar to reduce effort and enable landscape monitoring. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Forest Ecology and Management, v. 457, 1176342019, Feb. 2020. |
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ISSN: |
0378-1127 |
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DOI: |
10.1016/j.foreco.2019.117634 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In high biodiversity areas, such as the Amazon, forest inventory is a challenge due to large variations in vegetation structure and inaccessibility. Capturing the full gradient of variability requires the acquisition of a large number of sample plots. Pre-stratified inventory is an efficient strategy that reduces sampling effort and cost. Low-cost remote sensing techniques may significantly expand pre-stratification capacity; however, the simplest option, satellite optical imagery, cannot detect small variations in primary forests. Alternatively, three-dimensional information obtained from airborne laser scanning (ALS, a.k.a. airborne lidar) has been successfully used to estimate structural parameters in tropical forests. Our objective was to assess to what extent forest plot sampling effort could be reduced, while accurately estimating mean vegetation characteristics in the landscape, by stratifying with ALS structural properties, relative to a random, uniformed conventional approach. The study was developed in an 800-ha area of wet Amazonian forest (Acre, Brazil), including portions of palms, bamboo and dense forest. We estimated relevant structural attributes from ALS: canopy height, openness, rugosity and fractions of leaf area index (LAI) along the vertical profile. We clustered vegetation to define heterogeneity into structural types, employing the Ward method and Euclidean distance. Also, principal component analysis was employed to characterize the groups using field and ALS-derived structural attributes. We simulated sampling intensities to estimate the gain in reducing the field efforts based on pre-stratified and non-stratified forest inventory scenarios. The resulting stratification clearly distinguished the forest?s structural variation gradient and the vegetation density profile. For a fixed uncertainty of 10% in basal area estimation, the ALS-aided stratified inventory reduced the necessary number of field plots by 41%, relative to simple random sampling. The resulting reduction in sampling effort can offset the cost of ALS data collection, significantly enhancing its financial feasibility. In addition, ALS provides broad-coverage quantifications of basal area (or aboveground carbon stock), canopy structure, and accurate terrain characterization, which have an added value for forest management. MenosIn high biodiversity areas, such as the Amazon, forest inventory is a challenge due to large variations in vegetation structure and inaccessibility. Capturing the full gradient of variability requires the acquisition of a large number of sample plots. Pre-stratified inventory is an efficient strategy that reduces sampling effort and cost. Low-cost remote sensing techniques may significantly expand pre-stratification capacity; however, the simplest option, satellite optical imagery, cannot detect small variations in primary forests. Alternatively, three-dimensional information obtained from airborne laser scanning (ALS, a.k.a. airborne lidar) has been successfully used to estimate structural parameters in tropical forests. Our objective was to assess to what extent forest plot sampling effort could be reduced, while accurately estimating mean vegetation characteristics in the landscape, by stratifying with ALS structural properties, relative to a random, uniformed conventional approach. The study was developed in an 800-ha area of wet Amazonian forest (Acre, Brazil), including portions of palms, bamboo and dense forest. We estimated relevant structural attributes from ALS: canopy height, openness, rugosity and fractions of leaf area index (LAI) along the vertical profile. We clustered vegetation to define heterogeneity into structural types, employing the Ward method and Euclidean distance. Also, principal component analysis was employed to characterize the groups using field... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acre; Amazonia Occidental; Amazônia Ocidental; Amostragem de campo; Análisis de conglomerados; Análisis estadístico; Características de plantas; Cubierta forestal; Embrapa Acre; Espacios vacíos en el dosel; Field forest inventory; Filed sampling; Índice de área foliar; Manejo florestal; Rio Branco (AC); Western Amazon. |
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Thesagro: |
Administração Florestal; Amostragem; Análise Estatística; Campo Experimental; Estrutura Vegetal; Floresta Tropical; Inventário Florestal; População de Planta; Raio Laser; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Canopy gaps; Cluster analysis; Forest canopy; Forest management; Leaf area index; Lidar; Plant characteristics; Remote sensing; Statistical analysis; Tropical forests. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205509/1/26910.pdf
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Marc: |
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520 $aIn high biodiversity areas, such as the Amazon, forest inventory is a challenge due to large variations in vegetation structure and inaccessibility. Capturing the full gradient of variability requires the acquisition of a large number of sample plots. Pre-stratified inventory is an efficient strategy that reduces sampling effort and cost. Low-cost remote sensing techniques may significantly expand pre-stratification capacity; however, the simplest option, satellite optical imagery, cannot detect small variations in primary forests. Alternatively, three-dimensional information obtained from airborne laser scanning (ALS, a.k.a. airborne lidar) has been successfully used to estimate structural parameters in tropical forests. Our objective was to assess to what extent forest plot sampling effort could be reduced, while accurately estimating mean vegetation characteristics in the landscape, by stratifying with ALS structural properties, relative to a random, uniformed conventional approach. The study was developed in an 800-ha area of wet Amazonian forest (Acre, Brazil), including portions of palms, bamboo and dense forest. We estimated relevant structural attributes from ALS: canopy height, openness, rugosity and fractions of leaf area index (LAI) along the vertical profile. We clustered vegetation to define heterogeneity into structural types, employing the Ward method and Euclidean distance. Also, principal component analysis was employed to characterize the groups using field and ALS-derived structural attributes. We simulated sampling intensities to estimate the gain in reducing the field efforts based on pre-stratified and non-stratified forest inventory scenarios. The resulting stratification clearly distinguished the forest?s structural variation gradient and the vegetation density profile. For a fixed uncertainty of 10% in basal area estimation, the ALS-aided stratified inventory reduced the necessary number of field plots by 41%, relative to simple random sampling. The resulting reduction in sampling effort can offset the cost of ALS data collection, significantly enhancing its financial feasibility. In addition, ALS provides broad-coverage quantifications of basal area (or aboveground carbon stock), canopy structure, and accurate terrain characterization, which have an added value for forest management.
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653 $aCaracterísticas de plantas
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653 $aEspacios vacíos en el dosel
653 $aField forest inventory
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653 $aÍndice de área foliar
653 $aManejo florestal
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653 $aWestern Amazon
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700 1 $aSILVA, C. A.
700 1 $aFIGUEIREDO, E. O.
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Embrapa Acre (CPAF-AC) |
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