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| SILVA,CARLOS ALBERTO; VALE,FABIANO RIBEIRO DO. |
| Este trabalho objetivou avaliar os efeitos da calagem e de fontes e doses de N sobre a disponibilidade de nitrato, em amostras (020 cm) de solos brasileiros. Foram conduzidos dois experimentos: um com cinco solos da Bahia e o outro com cinco solos de Minas Gerais. Os materiais de solo foram previamente umedecidos e incubados por sete dias, a 26°C, visando ativar a flora microbiana. Nas amostras de solo da Bahia, aplicou-se a uréia ou o sulfato de amônio nas concentrações de 50, 100, 150 e 200 mg de N por kg de solo e nas de Minas Gerais, foi avaliado o efeito da calagem sobre a nitrificação. Os materiais de solo foram incubados a 26°C por 15 dias. Independentemente da dose de N aplicada, auréia nitrificou mais rapidamente do que o sulfato de amônio. Na... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Matéria orgânica; PH do solo; Urease; Sulfato de amônio; Nitrificação. |
| Ano: 2000 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2000001200017 |
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| SILVA,CARLOS ALBERTO; KLAUBERG,CARINE; HUDAK,ANDREW T.; VIERLING,LEE A.; LIESENBERG,VERALDO; BERNETT,LUIZ G.; SCHERAIBER,CLEWERSON F.; SCHOENINGER,EMERSON R.. |
| ABSTRACT Accurate forest inventory is of great economic importance to optimize the entire supply chain management in pulp and paper companies. The aim of this study was to estimate stand dominate and mean heights (HD and HM) and tree density (TD) of Pinus taeda plantations located in South Brazil using in-situ measurements, airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data and the non- k-nearest neighbor (k-NN) imputation. Forest inventory attributes and LiDAR derived metrics were calculated at 53 regular sample plots and we used imputation models to retrieve the forest attributes at plot and landscape-levels. The best LiDAR-derived metrics to predict HD, HM and TD were H99TH, HSD, SKE and HMIN. The Imputation model using the selected metrics was more... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Forest inventory; LiDAR metrics; K-NN Imputation; Remote Sensing. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0001-37652018000100295 |
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