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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
05/09/2014 |
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Data da última atualização: |
05/09/2014 |
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Autoria: |
MACHADO, P. L. O. de A.; BERNARDI, A. C. de C.; SILVA, C. A. (Ed.). |
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Afiliação: |
Pedro Luiz O. de A. Machado, Embrapa; Alberto C. de Campos Bernardi, Embrapa; Carlos Alberto Silva, Embrapa. |
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Título: |
Agricultura de precisão para o manejo da fertilidade do solo em sistema plantio direto. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de Janeiro, RJ : Embrapa Solos, 2004. |
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Páginas: |
209 p. |
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Descrição Física: |
il., color. |
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ISBN: |
85-85864-13-3 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Agricultura de precisão e meio ambiente. Uso e manejo de nitrogênio e qualidade da água no cinturão de milho dos Estados Unidos. Estratégias baseadas na planta. Medidas do teor de clorofila. Uso de sensores remotos. Zonas homogêneas de manejo. Aplicação do conceito de zonas de manejo nos EUA. Aplicação do conceito de zonas de manejo no Brasil. Geoestatística aplicada à agricultura de precisão. Geoestatística. O modelo geoestatístico. Hipóteses de estacionariedade. Continuidade espacial. Parâmetros de um semivariograma. Anisotropia. Estimação da variabilidade espacial. Modelos de semivariograma. Ajuste dos parâmetros de um modelo de semivariograma. Interpolação espacial: Krigagem. Uma aplicação na agricultura de precisão. Solos, clima e vegetação da região de campos gerais. O meio físico da região dos campos gerais. Geologia. Fisiografia. Vegetação. Clima. Principais solos da região dos campos gerais. Latossolos. Latossolos brunos. Potencialidades e restrições. Latossolos vermelhos. Potencialidades e restrições ao uso agrícola. Latossolos vermelho-amarelos. Potencialidades e restrições ao uso agrícola. Cambissolos. Neossolos litólicos. Organossolos. Nitossolos. Argissolos. Mapa de solos da Fazenda Tabatinga - Local do estudo de caso. Mapeamento da produtividade. Monitores de produtividade. Qualidade da informação. Informações auxiliares. Monitoramento da colheita da Fazenda Tabatinga, Carambeí, PR. Sistema plantio direto-SPD. SPD e o ambiente. Adoção do SPD. Fertilidade do solo em SPD. Agricultura de precisão. Algumas definições. Princípios. Aspecto financeiro. Proposta de trabalho. Características da área de estudo. Malha de amostragem. Amostragem de solo e avaliação da fertilidade do solo. Amostragem de folhas e avaliação do estado nutricional. Mapas de produção. Análise geostatística. Varabilidade de atributos de fertilidade e espacialização da recomendação de adubação e calagem para a soja. Impacto da agricultura de precisão. Variabilidade espacial e temporal. Espacialização dos atributos do solo. Mapas das recomendações de adubação e calagem. Estabelecimento de zonas de manejo da fertilidade do solo. Avaliação espacializada do estado nutricional da soja. Faixas de suficiência. DRIS (Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação). Dependência espacial dos parâmetros da avaliação do estado nutricional. Semivariogramas. Estabelecimento da grade de amostragem. Krigagem. Aplicação de fertilizantes a taxas variáveis. Aspectos ambientais da aplicação de fertilizantes a taxas variáveis. Aplicação de fertilizantes a taxas variáveis e a produção de grãos. Aspectos econômicos da aplicação de fertilizantes a taxas variáveis. Situação atual e perspectivas da aplicação de fertilizantes a taxas variáveis. Aplicação de fertilizante potássico a taxas variáveis na área de estudo. Metodologia utilizada. Resultados obtidos com a aplicação de fertilizantes em taxas variáveis. Espacialização do estoque de carbono do solo em lavoura de soja. Uso de inteligência artificial em agricultura de precisão: redes Bayesianas e Neurais. Conceitos básicos. Teorema de Bayes. Teorema de Bayes em aplicações espaciais. Redes Bayesianas. Definição. Forma. Estrutura. Composição das Redes Bayesianas. Exemplo de Rede Bayesiana. Dados de produtividade e elementos da planta. Análise inicial dos dados. Probabilidade e priori. Matriz de correlação. Histogramas. Montagem da Rede Bayesiana. Uso de redes neurais em agricultura de precisão para o manejo da fertilidade do solo e nutrição de plantas. Treinamento. Agricultura de precisão: visão de uma instituição de pesquisa aplicada. A demanda para a pesquisa: agricultura de precisão traz benefícios? Desenvolvimento da pesquisa. Interferências realizadas. Implicações dos trabalhos em agricultura de precisão. MenosAgricultura de precisão e meio ambiente. Uso e manejo de nitrogênio e qualidade da água no cinturão de milho dos Estados Unidos. Estratégias baseadas na planta. Medidas do teor de clorofila. Uso de sensores remotos. Zonas homogêneas de manejo. Aplicação do conceito de zonas de manejo nos EUA. Aplicação do conceito de zonas de manejo no Brasil. Geoestatística aplicada à agricultura de precisão. Geoestatística. O modelo geoestatístico. Hipóteses de estacionariedade. Continuidade espacial. Parâmetros de um semivariograma. Anisotropia. Estimação da variabilidade espacial. Modelos de semivariograma. Ajuste dos parâmetros de um modelo de semivariograma. Interpolação espacial: Krigagem. Uma aplicação na agricultura de precisão. Solos, clima e vegetação da região de campos gerais. O meio físico da região dos campos gerais. Geologia. Fisiografia. Vegetação. Clima. Principais solos da região dos campos gerais. Latossolos. Latossolos brunos. Potencialidades e restrições. Latossolos vermelhos. Potencialidades e restrições ao uso agrícola. Latossolos vermelho-amarelos. Potencialidades e restrições ao uso agrícola. Cambissolos. Neossolos litólicos. Organossolos. Nitossolos. Argissolos. Mapa de solos da Fazenda Tabatinga - Local do estudo de caso. Mapeamento da produtividade. Monitores de produtividade. Qualidade da informação. Informações auxiliares. Monitoramento da colheita da Fazenda Tabatinga, Carambeí, PR. Sistema plantio direto-SPD. SPD e o ambiente. Adoção do SPD. Fertilidade do so... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Adubação a taxas variáveis; Agricultura; Agricultura de precisão; Carbono; Clima; Distribuição espacial; DRIS; Estoque de carbono; Fertilização do solo; Geoestatística; Impacto ambiental; Inteligência artifical; Mapa; Mapeamento; Mapeamento da produtividade; Meio ambiente; Método de aplicação; Plantio direto; Sensoriamento remoto; Sistema de informação geográfica; Soja; Solo; Taxa variável; Tecnologia agrícola; Vegetação. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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653 $aAdubação a taxas variáveis
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653 $aAgricultura de precisão
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
29/11/2016 |
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Data da última atualização: |
28/09/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
COSTA, A. F. da.; TEODORO, P. E.; BHERING, L.L.; LEAL, N. R.; TARDIN, F. D.; DAHER, R. F. |
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Afiliação: |
Andrea Ferreira da Costa, Incaper; UFV; UFV; UENF; Embrapa Milho e Sorgo; UENF. |
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Título: |
Biplot analysis of strawberry genotypes recommended for the State of Espírito Santo. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, v. 15, p. 1-9, 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Most strawberry genotypes grown commercially in Brazil originate from breeding programs in the United States, and are therefore not adapted to the various soil and climatic conditions found in Brazil. Thus, quantifying the magnitude of genotype x environment (GE) interactions serves as a primary means for increasing average Brazilian strawberry yields, and helps provide specific recommendations for farmers on which genotypes meet high yield and phenotypic stability thresholds. The aim of this study was to use AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE biplot (genotype main effects + genotype x environment interaction) analyses to identify high-yield, stable strawberry genotypes grown at three locations in Espírito Santo for two agricultural years. We evaluated seven strawberry genotypes (Dover, Camino Real, Ventana, Camarosa, Seascape, Diamante, and Aromas) at three locations (Domingos Martins, Iúna, and Muniz Freire) in agricultural years 2006 and 2007, totaling six study environments. Joint analysis of variance was calculated using yield data (t/ha), and AMMI and GGE biplot analysis was conducted following the detection of a significant genotypes x agricultural years x locations (G x A x L) interaction. During the two agricultural years, evaluated locations were allocated to different regions on biplot graphics using both methods, indicating distinctions among them. Based on the results obtained from the two methods used in this study to investigate the G x A x L interaction, we recommend growing the Camarosa genotype for production at the three locations assessed due to the high frequency of favorable alleles, which were expressed in all localities evaluated
regardless of the agricultural year. MenosMost strawberry genotypes grown commercially in Brazil originate from breeding programs in the United States, and are therefore not adapted to the various soil and climatic conditions found in Brazil. Thus, quantifying the magnitude of genotype x environment (GE) interactions serves as a primary means for increasing average Brazilian strawberry yields, and helps provide specific recommendations for farmers on which genotypes meet high yield and phenotypic stability thresholds. The aim of this study was to use AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE biplot (genotype main effects + genotype x environment interaction) analyses to identify high-yield, stable strawberry genotypes grown at three locations in Espírito Santo for two agricultural years. We evaluated seven strawberry genotypes (Dover, Camino Real, Ventana, Camarosa, Seascape, Diamante, and Aromas) at three locations (Domingos Martins, Iúna, and Muniz Freire) in agricultural years 2006 and 2007, totaling six study environments. Joint analysis of variance was calculated using yield data (t/ha), and AMMI and GGE biplot analysis was conducted following the detection of a significant genotypes x agricultural years x locations (G x A x L) interaction. During the two agricultural years, evaluated locations were allocated to different regions on biplot graphics using both methods, indicating distinctions among them. Based on the results obtained from the two methods used in this study to investigat... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Fragaria x ananassa; Genotype x environment interaction; Strawberry; Yield. |
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Categoria do assunto: |
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URL: |
http://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/2483/1/BRT-biplot.pdf
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Marc: |
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520 $aMost strawberry genotypes grown commercially in Brazil originate from breeding programs in the United States, and are therefore not adapted to the various soil and climatic conditions found in Brazil. Thus, quantifying the magnitude of genotype x environment (GE) interactions serves as a primary means for increasing average Brazilian strawberry yields, and helps provide specific recommendations for farmers on which genotypes meet high yield and phenotypic stability thresholds. The aim of this study was to use AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE biplot (genotype main effects + genotype x environment interaction) analyses to identify high-yield, stable strawberry genotypes grown at three locations in Espírito Santo for two agricultural years. We evaluated seven strawberry genotypes (Dover, Camino Real, Ventana, Camarosa, Seascape, Diamante, and Aromas) at three locations (Domingos Martins, Iúna, and Muniz Freire) in agricultural years 2006 and 2007, totaling six study environments. Joint analysis of variance was calculated using yield data (t/ha), and AMMI and GGE biplot analysis was conducted following the detection of a significant genotypes x agricultural years x locations (G x A x L) interaction. During the two agricultural years, evaluated locations were allocated to different regions on biplot graphics using both methods, indicating distinctions among them. Based on the results obtained from the two methods used in this study to investigate the G x A x L interaction, we recommend growing the Camarosa genotype for production at the three locations assessed due to the high frequency of favorable alleles, which were expressed in all localities evaluated regardless of the agricultural year.
653 $aFragaria x ananassa
653 $aGenotype x environment interaction
653 $aStrawberry
653 $aYield
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773 $tGenetics and Molecular Research$gv. 15, p. 1-9, 2016.
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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