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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
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Data corrente: |
15/02/2023 |
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Data da última atualização: |
24/02/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BUENO, V. R.; CASSOL, A. P.; LEROY, C. J.; BUENO, M. L.; HEIDEN, G. |
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Afiliação: |
VINICIUS R. BUENO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL; ANA PAULA CASSOL, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL; CAROLINA J. LEROY, CENTRO UNIVERSITÁRIO UNA; MARCELO LEANDRO BUENO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MATO GROSSO DO SUL; GUSTAVO HEIDEN, CPACT. |
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Título: |
Two noteworthy Calea (Asteraceae: Neurolaeneae) from contact areas of the Atlantic Forest and Cerrado of Brazil. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Phytotaxa, v. 573, n. 3, p. 143-161, 2023. |
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ISSN: |
1179-3163 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Systematic studies in the Calea myrtifolia complex have revealed two noteworthy new taxa from the contact, relict and transitional areas of the Atlantic Forest and Cerrado domains in Brazil: Calea grandiflora and Calea × parviantha, both having been treated as C. myrtifolia, now considered endemic to Minas Gerais state, Brazil. Thus, we herein provide morphological descriptions, illustrations, geographical distribution maps and discuss their taxonomic affinities. Moreover, their potential distributions are predicted. Calea grandiflora is related to C. arachnoidea and is recognized by the basal acrodromous venation (vs. semicraspedodromous), outer phyllary series 12.2?20 × 4.2?10.6 mm long (vs. 9?12 × 3?5 mm), and ray floret corolla 16.9?31 mm long (vs. 10?12 mm). Calea × parviantha is a new nothospecies, supported by a unique set of character states partially shared with the parental species C. parvifolia and C. triantha. The new hybrid species has intermediate morphology, as demonstrated by a multivariate analysis. It differs from C. parvifolia by the hispid, hispidulous or glabrous stems (vs. puberulous or puberulent) and coriaceous leaves (vs. chartaceous leaves), and from C. triantha by the rounded leaf base, sometimes subcordate (vs. cordate) and pappus scales 1.1?2.7 mm long (vs. 0.8?1.3 mm). Furthermore, we provide a taxonomic key for Calea in the states of São Paulo and Paraná. |
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Thesagro: |
Taxonomia. |
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Thesaurus Nal: |
Asteraceae; Plant taxonomy. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1151770/1/Artigo-Two-noteworthy-Calea.pdf
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
19/12/2023 |
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Data da última atualização: |
20/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
SANTOS, T. T.; KOENIGKAN, L. V.; TAKEMURA, C. M.; SANTOS, P. M. |
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Afiliação: |
THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; CELINA MAKI TAKEMURA, CNPM; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE. |
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Título: |
Aprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2023. 26 p. il. color. |
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Série: |
(Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 57). |
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ISSN: |
2764-2623 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Drones; Imagem de pastagem; Machine learning; Masked autoencoders; Metodologia; Pastagens. |
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Thesagro: |
Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Pastures; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159951/1/Boletim-57-2023.pdf
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Marc: |
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520 $aNeste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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