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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoPEZZOPANE, J. R. M. Amendoim In: MONTEIRO, J. E. B. A. (Org.). Agrometeorlogia dos cultivos: o fator meteorológico na produção agrícola. Brasília, DF: INMET, 2009. p. 53-61

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste.

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2.Imagem marcado/desmarcadoPEZZOPANE, J. R. M. Simulação do crescimento e produção de forrageiras tropicais: desenvolvimento e aplicação de modelos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 19., Lavras, 2015. Anais... Lavras: SBA, 2015. p. 52.

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3.Imagem marcado/desmarcadoPEZZOPANE, J. R. M. Uso de modelos agrometeorológicos como ferramentas aplicadas ao zoneamento agrícola brasileiro. In: FERNANDES, E. N. et al. Alternativas para a produção sustentável de leite na Amazônia. Brasília, DF: Embrapa, 2013. cap. 12, p. 231-241.

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4.Imagem marcado/desmarcadoKLAIN, R. G.; PEZZOPANE, J. R. M. Desenvolvimento de softwares para processamento de dados climáticos obtidos em estações meteorológicas automáticas. In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA SÃO CARLOS, 9., 2017, São Carlos, SP. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Instrumentação, 2017. p. 60. (Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 126). Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita Araujo Nogueira, Bianca Baccili Zanotto Vigna, Juliana Gonçalves Costa, Lea Chapaval, Manuel Antonio Chagas Jacinto, Patricia Menezes Santos.

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5.Imagem marcado/desmarcadoBOSI, C.; PEZZOPANE, J. R. M.; SENTELHAS, P. C. Soil water availability in a full sun pasture and in a silvopastoral system with eucalyptus. Agroforestry Systems, v. 94, p.429-440, may 2019.

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6.Imagem marcado/desmarcadoBLAIN, G. C.; PEZZOPANE, J. R. M.; BONOMO, R. Índice padronizado de precipitação aplicado às condições de seca no Estado do Espírito Santo. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 14, n. 10, p. 1067?1073, 2010

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7.Imagem marcado/desmarcadoCAMARGO, A. P. de; PEZZOPANE, J. R. M. Previsao de geada iminente pela direcao do vento nos dias anteriores. IN: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 9. Campina Grande, PB, 1995. Anais. Campina Grande: SBA, 1995. p.418-420

Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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8.Imagem marcado/desmarcadoBOSI, C.; PEZZOPANE, J. R. M.; SENTELHAS, P. C. Silvopastoral system with Eucalyptus as a strategy for mitigating the effects of climate change on Brazilian pasturelands. Anais da Academia Brasileira de Ciências, Rio de Janeiro, v. 92, supl. 1, mar. e20190046

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9.Imagem marcado/desmarcadoEVANGELISTA, S. R. M.; PEZZOPANE, J. R. M. Simulação de risco climático de pastagem. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2012. 1 CD-ROM.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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10.Imagem marcado/desmarcadoPALHARES, J. C. P.; PEZZOPANE, J. R. M. Water footprint accounting and scarcity indicators of conventional and organic dairy production systems. Journal of Cleaner Production, v. 93, p. 299-307, apr. 2015.

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11.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, P. M.; PEZZOPANE, J. R. M.; BETTIOL, G. M. Zoneamento de riscos climáticos para a semeadura do Capim-Marandu em municípios do estado de São Paulo. São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste, 2010. 36p. ( Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 101).

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12.Imagem marcado/desmarcadoBOSI, C.; HUTH, N. I.; SENTELHAS, P. C.; PEZZOPANE, J. R. M. APSIM model performance in simulating Piatã palisade grass growth and soil water in different positions of a silvopastoral system with eucalyptus. Agricultural Systems, v.195, 2022, 103302. 11 p.

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13.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, D. P. de; MENDONÇA, F. C.; BOSI, C.; PEZZOPANE, J. R. M.; SANTOS, P. M. APSIM-Tropical Pasture model parameterization for simulating Marandu palisade grass growth and soil water in irrigated and rainfed cut-and-carry systems. Grass and Forage Science, mar. 2022. 16 p.

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14.Imagem marcado/desmarcadoLULU, J.; NASCIMENTO, A. F. do; MENEGUCI, J. L. P.; PEZZOPANE, J. R. M. Boletim Agrometeorológico: anomalias de chuva de 1988 a 2022 em Mato Grosso (1ª e 2ª safras). Sinop, MT: Embrapa Agrossilvipastoril, 2022. (Embrapa Agrossilvipastoril. Boletim Agrometeorológico, n. especial) ODS 13

Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Pecuária Sudeste.

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15.Imagem marcado/desmarcadoPETRI, C. A.; MAZZUCO, G. G.; BETTIOL, G. M.; BOSI, C.; PEZZOPANE, J. R. M. Comparação de métodos de interpolação para espacialização de dados de transmissão da radiação fotossitenticamente ativa em sistema silvipastoril. In: SILVA, W. T. L. da et al. (Ed.). Anais da 8ª Jornada Científica Embrapa São Carlos. Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2016. p. 41. (Embrapa Instrumentação; Documentos, 61)

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16.Imagem marcado/desmarcadoGUSMAO, M. R.; OLIVEIRA, M. C. de S.; NICODEMO, M. L. F.; PEZZOPANE, J. R. M. Insect richness in dung patches of cattle raised in two livestock systems. Revista de Agricultura Neotropical, v. 7, n. 1, p. 9-17, jan./mar. 2020

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17.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, L. G. P.; GUSMAO, M. R.; PEZZOPANE, J. R. M.; GONÇALVES, G. F. F. Insect richness in dung patches of cattle raised in two livestock systems. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. Proceedings reference... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 760-764.

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18.Imagem marcado/desmarcadoARAUJO, L. C. de; SANTOS, P. M.; RODRIGUEZ, D.; PEZZOPANE, J. R. M. Key factors that influence for seasonal production of Guinea grass. Scientia Agricola, v. 75, n. 3, p. 191-196, 2018.

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19.Imagem marcado/desmarcadoXAVIER, T. M. T.; PEZZOPANE, J. E. M.; PENCHEL, R. M.; PEZZOPANE, J. R. M. Leaf water potential and gas exchange of eucalypt clonal seedlings to leaf solar protectant. Journal of Forestry Research, v. 30, n. 1, p.57-63, 2019.

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20.Imagem marcado/desmarcadoPEZZOPANE, J. R. M.; SANTOS, P. M.; CRUZ, P. G. da; BOSI, C.; SENTELHAS, P. C. An integrated agrometeorological model to simulate Marandu palisade grass productivity. Field Crops Research, v. 224, p. 13-21, 2018.

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Biblioteca(s):  Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Pecuária Sudeste.
Data corrente:  13/03/2024
Data da última atualização:  13/03/2024
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  ALMEIDA, S. L. H. de; SOUZA, J. B. C.; PEZZOPANE, J. R. M.; NOGUEIRA, S. F.; TEIXEIRA, A. H. de C.; SILVA, R. P. da.
Afiliação:  SAMIRA LUNS HATUM DE ALMEIDA, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO; JARLYSON BRUNNO COSTA SOUZA, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO; JOSE RICARDO MACEDO PEZZOPANE, CPPSE; SANDRA FURLAN NOGUEIRA, CNPMA; ANTÔNIO HERIBERTO DE CASTRO TEIXEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; ROUVERSON PEREIRA DA SILVA, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO.
Título:  Sensoriamento proximal aplicado ao algoritmo SAFER para estimativa de massa de forragem em sistema silvipastoril.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 104-110. SBIAgro 2023.
Páginas:  p. 104-110
DOI:  https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26547
Idioma:  Português
Conteúdo:  Resumo: A Disponibilidade demassa de forragemdirecionao dimensionamento do rebanho, com base nisso, objetivou-se com esteestudoavaliar método para estimar a massa de pastagem em sistemasilvipastoril, por meio de sensoriamento proximal aplicado ao modelo Simple Algorithm forEvapotranspirationRetrieving (SAFER). Para isso, foram realizadas coletas de forragem, assim como coleta de dadosclimáticos e dados de reflectância com sensor proximal. Os dados serviram de input para o SAFER e em seguida foram gerados modelos de regressão entre as variáveis da pastagem e os resultados do SAFER.O SAFER foi capaz de expressar de forma promissora o comportamento da forragem,e permitiu a criação de um modelo de estimativa com alta precisão para sistema silvipastoril. | Abstract: Forage mass availability directs herd sizing, based on this, the aim of this study was to evaluate a method to estimate pasture mass in a silvopastoral system, through proximal sensing applied to the Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER).For this, forage collections were carried out, as well as the collection of climatic data and reflectance data with a proximal sensor. The data served as input for SAFER and then regression models were generated between pasture variables and SAFER results. SAFER was able to express forage behavior in a promising way, and allowed the creation of an estimation model with high precision for silvopastoral system.
Palavras-Chave:  Algoritmo; Integração pecuária floresta; IPF; Simple Algorithm forEvapotranspirationRetrieving (SAFER); Sistema silvipastoril.
Thesagro:  Forragem; Sensoriamento Remoto.
Thesaurus NAL:  Forage.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162795/1/2023-cppse-anais-jrmp-sensoriamento-proximal-aplicado-algoritmo-safer-estimativa-massa-forragem-sistema-silvipastoril.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162790/1/AA-Almeida.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMA17615 - 1UPCAA - DD
CPPSE26356 - 1UPCAA - DD
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