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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Soja.
Data corrente:  05/07/2005
Data da última atualização:  05/06/2015
Autoria:  COSTA, N. P. da; MESQUITA, C. deM.; FRANÇA NETO, J. de B.; MAURINA, A. C.; KRZYZANOWSKI, F. C.; OLIVEIRA, M. C. N. de; HENNING, A. A.
Título:  Validação do zoneamento ecológico do Estado do Paraná para produção de sementes de soja.
Ano de publicação:  2005
Fonte/Imprenta:  Revista Brasileira de Sementes, Pelotas, v. 27, n. 1., p. 37-44, jun. 2005.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Em determinadas regiões do Estado do Paraná, o baixo potencial de germinação, atribuído às condições climáticas desfavoráveis, durante o período de maturação da soja, é o principal fator de eliminação de lotes de sementes. Objetivando avaliar a dimensão do problema o estudo visou determinar as regiões mais apta do Paraná para produção de sementes de soja de elevado padrão fisiológico. Para tal, foram coletadas 121 amostras de sementes da cultivar BR16 (1996/97, 1997/98 e 1998/1999) e 119 amostras da cultivar BRS 133 (1999/2000, 2000/2001 e 20012002). Os parâmetros tomados por base para analisar a qualidade das sementes foram: germinação (%), vigor (TZ 1-3), viabilidade (TZ 1-5), deterioração por umidade (TZ 6-8), dano mecânico (6-8) e lesões de percevejos (TZ 6-8). Para interpretação dos dados, o estado do Paraná foi dividido em três regiões ecológicas: T1, temperatura média do mês mais quente (Fevereiro) >24oC; T2, temperatura média entre 22 e 24oC; T3, temperatura média <22oC. A região T3 que abrange os municípios de Ponta Grossa, Guarapuava, Pato Branco, Marilândia do Sul, Francisco Beltrão e parte de Cascavel, destacou-se, invariavelmente, por apresentar reduzidos índices de sementes com deterioração por umidade, com dano mecânico e com lesões de percevejos, resultando num melhor potencial de germinação, de vigor e de viabilidade. A validação do zoneamento ecológico adiciona uma tecnologia capaz de identificar a região Sul do estado do Paraná, com melhores condições clim... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Viabilidade.
Thesagro:  Dano Mecânico; Germinação; Glycine Max; Semente.
Thesaurus Nal:  vigor.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/49051/1/25275.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Soja (CNPSO)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPSO25275 - 1UPCAP - DD
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Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Territorial. Para informações adicionais entre em contato com cnpm.biblioteca@embrapa.br.

Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Territorial.
Data corrente:  30/09/2011
Data da última atualização:  03/05/2019
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SILVA, G. B. S. da; MELLO, M. P.; SHIMABUKURO, Y. E.; RUDORFF, B. F. T.; VICTORIA, D. de C.
Afiliação:  GUSTAVO BAYMA SIQUEIRA DA SILVA, CNPM; MARCIO PUPIN MELLO, INPE; YOSIO EDEMIR SHIMABUKURO, INPE; BERNARDO FRIEDRICH THEODOR RUDORFF, INPE; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPM.
Título:  Multitemporal classification of natural vegetation cover in Brazilian Cerrado.
Ano de publicação:  2011
Fonte/Imprenta:  In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ANALYSIS OF MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES, 6., 2011, Trento, IT. Anais... Trento: IEEE, 2011.
Páginas:  p. 117-120.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Spectral-Temporal Analysis by Response Surface (STARS), which utilizes surface response to represent time series spectral-temporal behavior of pixels in satellite images, was used to map and discriminate savanna vegetation classes in portion of Cerrado biome of Mato Grosso State, Brazil, using MODIS data. STARS utilized 16 daily MODIS, cloud-free, images that were collected from September 1st 2008 to August 31st 2009. The Multi-Coefficient Image (MCI) resulted from the STARS was used as input attributes for the three tested classifiers: (i) ML - maximum likelihood; (ii) SVM - support vector machine; and (iii) NN - neural network. The results showed that the NN classifier presented higher kappa coefficient (0.58) and overall accuracy of 68.6%.
Palavras-Chave:  Linear spectral mixture model; Savanna; STARS.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Territorial (CNPM)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPM3127 - 1UPCAA - PP11/012AA2011.012
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