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| Registros recuperados : 4 | |
| 1. |  | SANTOS, M. da S.; PETKOWICZ, C. L. de O.; WOSIACKI, G.; NOGUEIRA, A.; CARNEIRO, E. B. B. Caracterizacao do suco de araca vermelho (Psidium cattleianum Saabine) extraido mecanicamente e tratado enzimaticamente. Acta Scientiarum: Agronomy, Maringa, v. 29, supl., p. 617-621, 2007.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 2. | | SANTOS, M. da S.; CARNEIRO, P. I. B.; WOSIACKI, G.; PETKOWICZ, C. L. de O.; CARNEIRO, E. B. B. Caracterização físico-química, extração e análise de pectinas de frutos de Campomanesia Xanthocarpa B. (Gabiroba). Semina: Ciências Agrárias, Londrina, v. 30, n. 1, p. 101-106, jan./mar. 2009.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 3. | | SANTOS, M. da S.; LIMA, J. J. de; PETKOWICZ, C. L. de O.; CÂNDIDO, L. M. B. Chemical characterization and evaluation of the antioxidant potential of gabiroba jam (Campomanesia xanthocarpa Berg). Acta Scientiarum. Agronomy, Maringa, PR, v. 35, n. 1, p. 73-82, jan./mar. 2013.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 4. | | ALMEIDA, J. S. O.; DIAS, C. O.; ARRIOLA, N. D.; FREITAS, B. S. M.; FRANCISCO, A.; PETKOWICZ, C. L.; ARAUJO, L.; GUERRA, M. P.; NODARI, R. O.; AMBONI, R. D. Feijoa (Acca sellowiana) peel flours: A source of dietary fibers and bioactive compounds. Food Bioscience, Chicago, v. 38, n. 4, p. 1-8, 2020.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| Registros recuperados : 4 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
19/10/2023 |
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Data da última atualização: |
19/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LEITE, G. B.; PANDOLFO, C.; SILVA, E. B.; OGOSHI, C. |
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Título: |
DIFERENCIAÇÃO VARIETAL DE MACIEIRA POR MEIO DE RESPOSTA ESPECTRAL. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO NACIONAL SOBRE FRUTICULTURA DE CLIMA TEMPERADO, 15., 2023, São Joaquim, SC. Resumos... São Joaquim, SC: Epagri, 2023. p. 45 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Sensores remotos têm a capacidade de captar a interação da energia eletromagnética proveniente do
sol com a superfície foliar e é medida pela quantidade de energia que é refletida por esta superfície. A
quantidade de energia refletida depende não só das concentrações de pigmentos relacionados à
fotossíntese e a fotoproteção, na região do visível (400 nm a 700 nm), como também à anatomia das
folhas que influenciam principalmente os processos de reflectância no infravermelho próximo. Estas
diferenças nas estruturas e na composição químicas das espécies vegetais refletem em
diferenças nas reflectâncias de cada espécie, podendo-se, deste modo, diferenciá-las através de
sensores embarcados em veículos aéreos não tripulados (VANT), também chamados de drones. O
trabalho objetiva verificar a possibilidade de se diferenciar variedades de macieira, no caso, Gala e Fuji,
de forma expedita, através de sensores embarcados em drones. A aquisição das imagens
multiespectrais foi feita pelo sensor Altum acoplado a um VANT DJI Matrice 300, planejado para voar a
80 metros de altitude, com resolução final de 3,67 cm/pix. As imagens foram pré-processadas em
laboratório nos softwares QGIS, Agisoft. O voo foi realizado em 24/01/2023. Foram calculados os índices
de vegetação NDVI (Índice de vegetação pela diferença normalizada), GRVI índice de vegetação verdevermelho),
RDVI (índice de vegetação de diferença renormalizada), EVI (Índice de vegetação
melhorada), SIPI (Índice de pigmento insensível à estrutura) e NDRE (Índice vegetação pela diferença
normalizada à transição do vermelho) para duas áreas, uma com a variedade Fuji e outra com a
variedade Gala. Dentre os índices testados, o NDRE foi o que obteve a melhor resposta para o estágio
fenológico do momento, apresentando diferenças nos valores de índice. Na imagem composta em falsa
cor, padrão rotineiramente utilizado para agricultura (utiliza bandas NIR-Indice de vegetação do
Infravermelho, 842nm - centro; RedEdge-Indice de vegetação da borda do vermelho; e azul), foram
observadas diferenças nos tons de vermelho. Essa observação é coerente, considerando-se que o
NDRE utiliza as bandas no NIR e RedEdge para gerar o índice. MenosSensores remotos têm a capacidade de captar a interação da energia eletromagnética proveniente do
sol com a superfície foliar e é medida pela quantidade de energia que é refletida por esta superfície. A
quantidade de energia refletida depende não só das concentrações de pigmentos relacionados à
fotossíntese e a fotoproteção, na região do visível (400 nm a 700 nm), como também à anatomia das
folhas que influenciam principalmente os processos de reflectância no infravermelho próximo. Estas
diferenças nas estruturas e na composição químicas das espécies vegetais refletem em
diferenças nas reflectâncias de cada espécie, podendo-se, deste modo, diferenciá-las através de
sensores embarcados em veículos aéreos não tripulados (VANT), também chamados de drones. O
trabalho objetiva verificar a possibilidade de se diferenciar variedades de macieira, no caso, Gala e Fuji,
de forma expedita, através de sensores embarcados em drones. A aquisição das imagens
multiespectrais foi feita pelo sensor Altum acoplado a um VANT DJI Matrice 300, planejado para voar a
80 metros de altitude, com resolução final de 3,67 cm/pix. As imagens foram pré-processadas em
laboratório nos softwares QGIS, Agisoft. O voo foi realizado em 24/01/2023. Foram calculados os índices
de vegetação NDVI (Índice de vegetação pela diferença normalizada), GRVI índice de vegetação verdevermelho),
RDVI (índice de vegetação de diferença renormalizada), EVI (Índice de vegetação
melhorada), SIPI (Índice de pigmento ... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
agricultura de precisão; macieira; variedades; vistoria de lavoura. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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520 $aSensores remotos têm a capacidade de captar a interação da energia eletromagnética proveniente do sol com a superfície foliar e é medida pela quantidade de energia que é refletida por esta superfície. A quantidade de energia refletida depende não só das concentrações de pigmentos relacionados à fotossíntese e a fotoproteção, na região do visível (400 nm a 700 nm), como também à anatomia das folhas que influenciam principalmente os processos de reflectância no infravermelho próximo. Estas diferenças nas estruturas e na composição químicas das espécies vegetais refletem em diferenças nas reflectâncias de cada espécie, podendo-se, deste modo, diferenciá-las através de sensores embarcados em veículos aéreos não tripulados (VANT), também chamados de drones. O trabalho objetiva verificar a possibilidade de se diferenciar variedades de macieira, no caso, Gala e Fuji, de forma expedita, através de sensores embarcados em drones. A aquisição das imagens multiespectrais foi feita pelo sensor Altum acoplado a um VANT DJI Matrice 300, planejado para voar a 80 metros de altitude, com resolução final de 3,67 cm/pix. As imagens foram pré-processadas em laboratório nos softwares QGIS, Agisoft. O voo foi realizado em 24/01/2023. Foram calculados os índices de vegetação NDVI (Índice de vegetação pela diferença normalizada), GRVI índice de vegetação verdevermelho), RDVI (índice de vegetação de diferença renormalizada), EVI (Índice de vegetação melhorada), SIPI (Índice de pigmento insensível à estrutura) e NDRE (Índice vegetação pela diferença normalizada à transição do vermelho) para duas áreas, uma com a variedade Fuji e outra com a variedade Gala. Dentre os índices testados, o NDRE foi o que obteve a melhor resposta para o estágio fenológico do momento, apresentando diferenças nos valores de índice. Na imagem composta em falsa cor, padrão rotineiramente utilizado para agricultura (utiliza bandas NIR-Indice de vegetação do Infravermelho, 842nm - centro; RedEdge-Indice de vegetação da borda do vermelho; e azul), foram observadas diferenças nos tons de vermelho. Essa observação é coerente, considerando-se que o NDRE utiliza as bandas no NIR e RedEdge para gerar o índice.
650 $aagricultura de precisão
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650 $avariedades
650 $avistoria de lavoura
700 1 $aPANDOLFO, C.
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773 $tIn: SEMINÁRIO NACIONAL SOBRE FRUTICULTURA DE CLIMA TEMPERADO, 15., 2023, São Joaquim, SC. Resumos... São Joaquim, SC: Epagri, 2023. p. 45
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