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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Gado de Corte.
Data corrente:  20/07/2004
Data da última atualização:  05/06/2007
Autoria:  RESENDE, R. M. S.; JANK, L.; VALLE, C. B. do; BONATO, A. N. V.
Afiliação:  Embrapa Gado de Corte (Campo Grande, MS).
Título:  Biometrical analysis and selection of tetraploid progenies of Panicum maximum using mixed model methods.
Ano de publicação:  2004
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 39, n. 4, p. 335-341, abr. 2004.
Idioma:  Inglês
Notas:  CNPGC.
Conteúdo:  The objectives of this work were to estimate the genetic and phenotypic parameters and to predict the genetic and genotypic values of the selection candidates obtained from intraspecific crosses in Panicum maximum as well as the performance of the hybrid progeny of the existing and projected crosses. Seventy-nine intraspecific hybrids obtained from artificial crosses among five apomictic and three sexual autotetraploid individuals were evaluated in a clonal test with two replications and ten plants per plot. Green matter yield, total and leaf dry matter yields and leaf percentage were evaluated in five cuts per year during three years. Genetic parameters were estimated and breeding and genotypic values were predicted using the restricted maximum likelihood/best linear unbiased prediction procedure (REML/BLUP). The dominant genetic variance was estimated by adjusting the effect of full-sib families. Low magnitude individual narrow sense heritabilities (0.02?0.05), individual broad sense heritabilities (0.14?0.20) and repeatability measured on an individual basis (0.15?0.21) were obtained. Dominance effects for all evaluated characteristics indicated that breeding strategies that explore heterosis must be adopted. Less than 5% increase in the parameter repeatability was obtained for a three-year evaluation period and may be the criterion to determine the maximum number of years of evaluation to be adopted, without compromising gain per cycle of selection. The identification of... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Colonião; Guineagrass; Herdabilidade; Panicum maximun; Selection.
Thesagro:  Apomixia; Melhoramento Genético Vegetal; Pastagem; Seleção.
Thesaurus Nal:  apomixis; heritability; pastures; plant breeding.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Gado de Corte (CNPGC)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPGC10543 - 1UPCAP - --630.5
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Territorial.
Data corrente:  09/09/2022
Data da última atualização:  09/09/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SOUZA, I. C. DE; SILVEIRA, H. L. F. da; RODRIGUES, C. A. G.; SCARAZATTI, B.; RONQUIM, C. C.
Afiliação:  IZABELA CHIARATO DE SOUZA, BOLSISTA CNPM; HILTON LUIS FERRAZ DA SILVEIRA, CNPM; CRISTINA APARECIDA GONCALVES RODRIG, CNPM; BRUNO SCARAZATTI, CNPM; CARLOS CESAR RONQUIM, CNPM.
Título:  Uso de dados OLI/Landsat-8 e 9 e MSI/Sentinel-2 na classificação dos níveis de degradação de pastagens em Corumbataí-SP.
Ano de publicação:  2022
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022.
Páginas:  p. 1-12.
ISBN:  978-65-88414-07-1
Idioma:  Português
Notas:  Evento online. CIIC 2022. Nº 22503.
Conteúdo:  RESUMO: O sensoriamento remoto é uma área em constante ascensão como ferramenta de planejamento, mapeamento e soluções para diversos segmentos de interesse socioeconômico. O objetivo deste trabalho foi analisar, usando materiais e técnicas do sensoriamento remoto e informações de campo, a degradação da pastagem no município de Corumbataí/SP. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-8 e 9 com o sensor OLI e Sentinel-2 com o sensor MSI. Foram feitas classificações usando a técnica supervisionada, algoritmo de máxima verossimilhança e do Random Forests com quatro distintas combinações de bandas de cada satélite, juntamente com os índices de vegetação NDVI e SAVI. Os resultados foram avaliados através do índice kappa e apresentaram melhor concordância com a coleta in situ na combinação de raster SAVI+B4+B5 para o Landsat e SAVI+B4+B8 para o Sentinel.
Palavras-Chave:  Índice de vegetação; Mapeamento; Random Forests.
Thesagro:  Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1146286/1/6057.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Territorial (CNPM)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPM6057 - 1UPCAA - PP22/034AA2022.034
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