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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
03/11/2020 |
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Data da última atualização: |
10/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Circular Técnica |
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Autoria: |
CAMPANHA, M. M.; COSTA, T. C. e C. da; GONTIJO NETO, M. M.; RESENDE, A. V. de; SIMÃO, E. de P.; BORGHI, E.; OLIVEIRA, A. C. de; KÁLITA, L. |
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Afiliação: |
MONICA MATOSO CAMPANHA, CNPMS; THOMAZ CORREA E CASTRO DA COSTA, CNPMS; MIGUEL MARQUES GONTIJO NETO, CNPMS; ALVARO VILELA DE RESENDE, CNPMS; EDUARDO DE PAULA SIMÃO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; EMERSON BORGHI, CNPMS; ANTONIO CARLOS DE OLIVEIRA, CNPMS; LARISSA KÁLITA, UNIVERSIDADE FEDERAL SÃO JOÃO DEL-REI. |
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Título: |
Intensificação agropecuária no Cerrado: crescimento do eucalipto em ILPF sob diferentes níveis de investimento tecnológico. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2020. |
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Páginas: |
28 p. |
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Série: |
(Embrapa Milho e Sorgo. Circular Técnica, 266). |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
ODS 2, ODS 15. |
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Conteúdo: |
A publicação apresenta o crescimento inicial do componente florestal e a estimativa de produção futura, constituindo a terceira parte desta série de publicações. O trabalho vem sendo conduzido no formato de Unidade de Referência Tecnológica (URT), na Fazenda Lagoa dos Currais (Curvelo-MG), em condição típica de aptidão limitada por períodos de déficit hídrico no solo. Procurouse validar uma abordagem de manejo racional dos recursos naturais e do uso de insumos externos, conciliando aspectos técnicos e econômicos. Aliada ao compromisso de alcance das metas da Agenda 2030, esta pesquisa agropecuária também atende aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS), contribuindo para o cumprimento da meta 2.4 do ODS 2 (Fome Zero e Agricultura Sustentável) e da meta 15.3 do ODS 15 (Vida Terrestre), na medida que o trabalho contempla um modelo para recuperação de pastagens estabelecendo tecnologias de manejo da fertilidade do solo utilizando o sistema ILPF, no Cerrado da região Central de Minas Gerais. O sistema ILPF é utilizado na intensificação do uso da terra como importante estratégia de aumento da produção agropecuária de forma sustentável, com benefícios econômicos, sociais e ambientais. |
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Palavras-Chave: |
Agenda 2030; Objetivo de desenvolvimento sustentável; Pastagem degradada; Recuperação; Selo ODS 15; Selo ODS 2; Sustentabilidade. |
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Thesagro: |
Fertilidade do Solo; Lavoura; Manejo; Pecuária; Sistema de Cultivo. |
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Categoria do assunto: |
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/217564/1/Circ-Tec.266.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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 Solos; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
26/07/2010 |
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Data da última atualização: |
03/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
CHAGAS, C. da S.; FERNANDES FILHO, E. I.; VIEIRA, C. A. O.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CARVALHO JUNIOR, W. de. |
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Afiliação: |
CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; ELPÍDIO INÁCIO FERNANDES FILHO, UFV; CARLOS ANTONIO OLIVEIRA VIEIRA, UFV; CARLOS ERNESTO GONÇALVES REYNAUD SCHAEFER, UFV; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS. |
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Título: |
Atributos topográficos e dados do Landsat 7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 5, p. 497-50, maio 2010. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-204X2010000500009 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo. |
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Palavras-Chave: |
Atributos do terreno; Digital elevation model; Modelo digital de elevação; Rede neural artificial; Redes neurais artificiais. |
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Thesagro: |
Classificação do solo. |
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Thesaurus NAL: |
Neural networks. |
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Categoria do assunto: |
--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE-2010/48117/1/45n05a09.pdf
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Marc: |
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650 $aClassificação do solo
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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