| |
|
|
| Registros recuperados : 1.477 | |
| 65. |  | ANTUNES, L.E.C.; GONCALVES, E.D.; RISTOW, N.C.; CARPEMEDO, S.; TREVISAN, R. Fenologia, produção e qualidade de frutos de mirtilo. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasilia, v.43, n.8, p.1011-1015, ago. 2008.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
|   |
| 66. | | ANTUNES, O. T.; CALVETE, E. O.; ROCHA, H. C.; NIENOW, A. A.; CECCHETTI, D.; RIVA, E.; MARAN, R. E. Producao de cultivares de morangueiro polinizadas pela abelha jatal em ambiente protegido. Horticultura Brasileira, Brasilia, v. 25, n. 1, p. 94-99, jan./mar. 2007.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| 70. | | ARAUJO NETO, S. E. de; ANDRADE JUNIOR, V. C. de; RAMOS, J. D.; RUFINI, J. A. M.; MENDONCA, V. Producao e analise economica do maracujazeiro-amarelo sob diferentes densidades e desbaste de plantas. Ciencia e Agrotecnologia, Lavras, v. 29, n. 6, p. 1188-1194, nov.dez, 2005.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| 71. | | ARAÚJO NETO, S. E. de; RAMOS, J. D.; ANDRADE JÚNIOR, V. C. de; RUFINI, J. C. M.; MENDONÇA, V.; OLIVEIRA, T. K. de. Adensamento, desbaste e análise econômica na produção do maracujazeiro-amarelo. Revista Brasileira de Fruticultura, Jaboticabal, SP, v. 27, n. 3, p. 394-398, dez. 2005.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| 72. | | ARAÚJO NETO, S. E.; SILVA, E. M. N. C. de P. da; FERREIRA, R. L. F.; CECÍLIO FILHO, A. B. Rentabilidade da produção orgânica de alface em função do ambiente, preparo do solo e época de plantio. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, CE, v. 43, n. 4, p. 783-791, out./dez. 2012.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| 73. | | ARAUJO, W.F.; TRAJANO, E.P.; RODRIGUES NETO, E.P.; MOURAO JUNIOR, M.; PEREIRA, P.R.V.da S. Avaliacao de cultivares de alface em ambiente protegido em Boa Vista, Roraima, Brasil. Acta Amazonica, Manaus, v. 37, n. 2, p. 299-302, jun. 2007.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| 75. | | ARRUDA. A.C.; MINIM, V. P.R.; VANETTI, M.C.D.; CHAVES, J.B.P.; PUSCHMANN, R.; SANTOS, R.H.S. Avaliação das características físico-químicas de mini cenouras : estudo comparativo entre cultivo orgânico e convencional. Revista Brasileira de Armazenamento, Viçosa, v. 33, n. 2, p. 107-113, 2008.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| 77. | | ASSAD, E.D.; MARIN, F.R.; EVANGELISTA, S.R.; PILAU, F.G.; FARIAS, J.R.B.; PINTO, H.S.; ZULLO JUNIOR, J. Sistema de previsão da safra de soja para o Brasil. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasilia, v.42, n.5, p.615-625, maio 2007.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
| |
| Registros recuperados : 1.477 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
|
Data corrente: |
10/11/2023 |
|
Data da última atualização: |
10/11/2023 |
|
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
|
Autoria: |
BRUNETTO, G.; ROZANE, D. E.; NATALE, W.; HAHN, L.; ANDRADE, C. B.; MOURA-BUENO, J. M.; TRAPP, T.; COMIN, J. J. |
|
Título: |
Predição de nutrientes em frutíferas como estratégia para racionalizar a fertilização. |
|
Ano de publicação: |
2023 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: Nogueira, T. A. R.; Cherubin, M. R.; Pereira, A. P. A.; Tiecher, T. (Eds.) Tópicos em Ciência do Solo. Viçosa, MG: SBCS, 2023. p. 205-237 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
Aborda-se neste capítulo as ferramentas de estudo e análise para determinação de parâmetros que possam predizer a adubação e nutrição de frutíferas. O destaque é dado para métodos de estabelecimento de níveis críticos de nutrientes em solos e modelos de predição de produção e sua relação com índices nutricionais e variáveis abióticas em frutíferas. Com o avanço na aplicação de métodos de machine learning aos dados agronômicos, com destaque na área da fruticultura, os sistemas de gerenciamento de fazendas estarão evoluindo para sistemas de inteligência artificial, fornecendo recomendações e insights mais ricos para tomada de decisões e ações com o escopo final de melhoria da produção. Para este escopo, no futuro, espera-se que o uso de modelos de machine learning seja ainda mais difundido, permitindo a possibilidade de ferramentas integradas e aplicáveis. Essa integração entre organização de banco de dados e análise de dados com a implementação de machine learning, fornecerá ferramentas práticas que se alinham com a chamada agricultura baseada no conhecimento para aumentar os níveis e a qualidade da produção. |
|
Thesagro: |
análise de linha de fronteira; machine learning; Modelagem bayseana; nutrição de plantas; predição da produtividade. |
|
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
|
|
|
|
Marc: |
LEADER 02059naa a2200265 a 4500
001 1133914
005 2023-11-10
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aBRUNETTO, G.
245 $aPredição de nutrientes em frutíferas como estratégia para racionalizar a fertilização.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aAborda-se neste capítulo as ferramentas de estudo e análise para determinação de parâmetros que possam predizer a adubação e nutrição de frutíferas. O destaque é dado para métodos de estabelecimento de níveis críticos de nutrientes em solos e modelos de predição de produção e sua relação com índices nutricionais e variáveis abióticas em frutíferas. Com o avanço na aplicação de métodos de machine learning aos dados agronômicos, com destaque na área da fruticultura, os sistemas de gerenciamento de fazendas estarão evoluindo para sistemas de inteligência artificial, fornecendo recomendações e insights mais ricos para tomada de decisões e ações com o escopo final de melhoria da produção. Para este escopo, no futuro, espera-se que o uso de modelos de machine learning seja ainda mais difundido, permitindo a possibilidade de ferramentas integradas e aplicáveis. Essa integração entre organização de banco de dados e análise de dados com a implementação de machine learning, fornecerá ferramentas práticas que se alinham com a chamada agricultura baseada no conhecimento para aumentar os níveis e a qualidade da produção.
650 $aanálise de linha de fronteira
650 $amachine learning
650 $aModelagem bayseana
650 $anutrição de plantas
650 $apredição da produtividade
700 1 $aROZANE, D. E.
700 1 $aNATALE, W.
700 1 $aHAHN, L.
700 1 $aANDRADE, C. B.
700 1 $aMOURA-BUENO, J. M.
700 1 $aTRAPP, T.
700 1 $aCOMIN, J. J.
773 $tIn: Nogueira, T. A. R.; Cherubin, M. R.; Pereira, A. P. A.; Tiecher, T. (Eds.) Tópicos em Ciência do Solo. Viçosa, MG: SBCS, 2023. p. 205-237
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
