Modelagem biométrica para árvores individuais a partir do lidar em área de manejo de precisão em florestas tropicais na Amazônia ocidental.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FIGUEIREDO, E. O.
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1008064
Resumo: FOs estudos realizados nesta tese visam obter equações para estimativa do volume do fuste, impacto de clareiras e biomassa do fuste de árvores codominantes e dominantes cortadas em condições de manejo florestal de precisão. Para isso, foram utilizadas variáveis morfométricas das copas das árvores obtidas por meio do LIDAR aerotransportado. A área de estudo pertence à Floresta Estadual do Antimary (FEA), localizada no município do Bujari, no Estado do Acre, Brasil. Assim, os estudos foram segmentados em três capítulos. O primeiro teve como objeto a construção de equações capazes de estimar o volume do fuste de árvores individuais considerando duas situações de inventário florestal: a) com a coleta da variável diâmetro à altura do peito (DAP), conjuntamente com as variáveis morfométricas da copa obtidas pelo LIDAR e b) apenas com os dados de morfometria da copa. Para seleção dos modelos foram consideradas a matriz de correlação das variáveis preditoras e a combinação das variáveis que geraram os melhores resultados estatísticos pelos critérios Syx, Syx(%) e Pressp, e que foram homocedásticos e com disposição dos resíduos normais e independentes. Para as melhores equações foi realizada análise de influência. Os resultados estatísticos do ajuste dos modelos para as duas situações permitiram selecionar equações com e sem DAP, com resultados R2 aj.(%) de a) 92,92 e b) 79,44; Syx(%) de a) 16,73 e b) 27,47; e, critério de Pressp de a) 201,15 m6 e b) 537,47 m6, respectivamente. O segundo capítulo descreve os estudos para estimar as áreas de clareiras de árvores individuais codominantes e dominantes cortadas em manejo, visto que essa importante informação é negligenciada no procedimento de planejamento florestal e sua análise prévia é um importante instrumento para seleção de árvores que possam maximizar o volume e reduzir os impactos sobre a cobertura florestal. Em duas oportunidades distintas, foi realizado o perfilamento florestal em uma unidade de produção anual: a primeira, dias antes do início da exploração florestal e a segunda, após a conclusão das atividades. Com mensurações de campo e processamento da nuvem de pontos do LIDAR, foram obtidas variáveis dendrométricas e de morfometria da copa para desenvolver equações visando estimar a área de clareira. Foi empregado o método de todos os modelos possíveis, considerando a inclusão de 2 a 4 parâmetros, sendo que, previamente, foram avaliadas as variáveis explicativas com maior correlação com a clareira. Foram selecionadas dez equações e, destas, duas foram indicadas para uso, com R2 aj superior a 75%, Syx menor que 23%, somatória dos resíduos tendendo a zero e distribuição gráfica dos resíduos sem tendências. O terceiro e último capítulo apresenta o desenvolvimento de modelos alométricos para estimar as biomassas seca e verde estocadas nos fustes de árvores dominantes e codominantes. O método foi a seleção de todos os modelos possíveis e o teste de identidade de modelos, de maneira a considerar os distintos grupos de densidade básica da madeira (baixa, média e alta). As variáveis morfométricas de copa apresentaram alto poder explicativo da biomassa do fuste e podem constituir equações alométricas associadas ou não com a variável DAP. Quando se pondera a biomassa do fuste de acordo com a densidade básica da madeira, a melhor estimativa é obtida usando equações alométricas com as variáveis de morfometria da copa e o DAP. Para formar um único grupo que envolva as três classes de densidade básica, deve-se adotar exclusivamente variáveis explicativas de copa ou incorporar, para o caso de biomassa seca, as variáveis densidade básica (DB) e altura total (Ht). Por meio das variáveis morfométricas das copas obtidas com o LIDAR aerotransportado foi possível desenvolver equações capazes de estimar com precisão a área de clareiras, volume e a biomassa do fuste de árvores dominantes e codominantes em florestas tropicais, o que demonstra o potencial do uso do perfilamento florestal para a melhoria do manejo de precisão. The studies in this thesis aim to obtain equations for estimating bole volume, impact of gaps and bole biomass of dominant and codominant trees cut under conditions of precision forest management. These equations used morphometric variables of the canopy obtained by the airborne LIDAR. The study area is in the Antimary State Forest (FEA), located in the municipality of Bujari in the state of Acre, Brazil. The studies were grouped into three chapters. The first has as its object the construction of equations for estimating the bole volume of individual trees considering two situations of forest inventory: a) with the collection of diameter at breast height (DBH), and crown morphometric variables obtained from LIDAR data and b) using only the crown morphometry variables. For the selection of models the factors considered were: the correlation matrix of predictor variables and the combination of variables that generates the best results by statistical criteria Syx, Syx (%) and Pressp, and that were homoscedastic and had normal and independent distributions of errors. Influence analysis was perfomed for the best equations. Results for the statistical fit of the equations for the two situations allowed selection of models with and without DBH, with R2 aj.(%) values of a) 92.92 and b) 79.44, Syx(%) values of a) 16.73 and b) 27.47, and, Pressp criterion values of a) 201.15 m6 and b) 537.47 m6, respectively. The second chapter describes the studies for estimating the areas of gaps of individual dominant and codominant trees, since this information is neglected in the forest planning process and its prior analysis is an important tool for selection of trees that can maximize the forest volume maintained and reduce the impacts on forest cover. On two separate occasions profiles were made in an annual forestproduction unit in the Antimary State Forest (FEA). The first was carried out a few days before the start of logging and the second was done after completion of harvest activities. With field measurements and processing of the cloud of LIDAR points, dendrometric and morphometric variables were obtained for the canopy in order to develop equations for estimating gap areas. After evaluation of the explanatory variables with the highest correlations with gap area, the method used considering all possible models and including 2-4 parameters. Ten equations were selected, of which two were chosen for use; these had R2 aj > 75%, Syx < 23%, the sum of the residuals tending to zero and a graph of the distribution of the residuals indicating no bias. The third and final chapter presents the development of allometric models for estimating green and dry biomass stored in the boles of dominant and codominant trees. The method used selected from among all possible models and performed identity testing of models in order to consider the different groups of basic wood density (low, medium and high). The morphometric variables of the crown showed high explanatory power for predicting bole biomass and allometric equations can be associated or not with varying DBH. When considering bole biomass according to the basic wood density, the best estimate is obtained using allometric equations with variables on both morphology of crown and DBH. To form a single group involving the three classes of basic density, one must adhere exclusively the explanatory variables represent the crown, or, in the case of dry biomass, variables basic density (DB) and total height (Ht). By of morphometric variables of the tree crown obtained with the airborne LIDAR it was possible to develop equations capable of accurately estimating the area of gap and the volume and bole biomass of dominant and codominant trees in tropical forests, which demonstrates the potential of using forest profiling for improving precision management.
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O primeiro teve como objeto a construção de equações capazes de estimar o volume do fuste de árvores individuais considerando duas situações de inventário florestal: a) com a coleta da variável diâmetro à altura do peito (DAP), conjuntamente com as variáveis morfométricas da copa obtidas pelo LIDAR e b) apenas com os dados de morfometria da copa. Para seleção dos modelos foram consideradas a matriz de correlação das variáveis preditoras e a combinação das variáveis que geraram os melhores resultados estatísticos pelos critérios Syx, Syx(%) e Pressp, e que foram homocedásticos e com disposição dos resíduos normais e independentes. Para as melhores equações foi realizada análise de influência. Os resultados estatísticos do ajuste dos modelos para as duas situações permitiram selecionar equações com e sem DAP, com resultados R2 aj.(%) de a) 92,92 e b) 79,44; Syx(%) de a) 16,73 e b) 27,47; e, critério de Pressp de a) 201,15 m6 e b) 537,47 m6, respectivamente. O segundo capítulo descreve os estudos para estimar as áreas de clareiras de árvores individuais codominantes e dominantes cortadas em manejo, visto que essa importante informação é negligenciada no procedimento de planejamento florestal e sua análise prévia é um importante instrumento para seleção de árvores que possam maximizar o volume e reduzir os impactos sobre a cobertura florestal. Em duas oportunidades distintas, foi realizado o perfilamento florestal em uma unidade de produção anual: a primeira, dias antes do início da exploração florestal e a segunda, após a conclusão das atividades. Com mensurações de campo e processamento da nuvem de pontos do LIDAR, foram obtidas variáveis dendrométricas e de morfometria da copa para desenvolver equações visando estimar a área de clareira. Foi empregado o método de todos os modelos possíveis, considerando a inclusão de 2 a 4 parâmetros, sendo que, previamente, foram avaliadas as variáveis explicativas com maior correlação com a clareira. Foram selecionadas dez equações e, destas, duas foram indicadas para uso, com R2 aj superior a 75%, Syx menor que 23%, somatória dos resíduos tendendo a zero e distribuição gráfica dos resíduos sem tendências. O terceiro e último capítulo apresenta o desenvolvimento de modelos alométricos para estimar as biomassas seca e verde estocadas nos fustes de árvores dominantes e codominantes. O método foi a seleção de todos os modelos possíveis e o teste de identidade de modelos, de maneira a considerar os distintos grupos de densidade básica da madeira (baixa, média e alta). As variáveis morfométricas de copa apresentaram alto poder explicativo da biomassa do fuste e podem constituir equações alométricas associadas ou não com a variável DAP. Quando se pondera a biomassa do fuste de acordo com a densidade básica da madeira, a melhor estimativa é obtida usando equações alométricas com as variáveis de morfometria da copa e o DAP. Para formar um único grupo que envolva as três classes de densidade básica, deve-se adotar exclusivamente variáveis explicativas de copa ou incorporar, para o caso de biomassa seca, as variáveis densidade básica (DB) e altura total (Ht). Por meio das variáveis morfométricas das copas obtidas com o LIDAR aerotransportado foi possível desenvolver equações capazes de estimar com precisão a área de clareiras, volume e a biomassa do fuste de árvores dominantes e codominantes em florestas tropicais, o que demonstra o potencial do uso do perfilamento florestal para a melhoria do manejo de precisão. The studies in this thesis aim to obtain equations for estimating bole volume, impact of gaps and bole biomass of dominant and codominant trees cut under conditions of precision forest management. These equations used morphometric variables of the canopy obtained by the airborne LIDAR. The study area is in the Antimary State Forest (FEA), located in the municipality of Bujari in the state of Acre, Brazil. The studies were grouped into three chapters. The first has as its object the construction of equations for estimating the bole volume of individual trees considering two situations of forest inventory: a) with the collection of diameter at breast height (DBH), and crown morphometric variables obtained from LIDAR data and b) using only the crown morphometry variables. For the selection of models the factors considered were: the correlation matrix of predictor variables and the combination of variables that generates the best results by statistical criteria Syx, Syx (%) and Pressp, and that were homoscedastic and had normal and independent distributions of errors. Influence analysis was perfomed for the best equations. Results for the statistical fit of the equations for the two situations allowed selection of models with and without DBH, with R2 aj.(%) values of a) 92.92 and b) 79.44, Syx(%) values of a) 16.73 and b) 27.47, and, Pressp criterion values of a) 201.15 m6 and b) 537.47 m6, respectively. The second chapter describes the studies for estimating the areas of gaps of individual dominant and codominant trees, since this information is neglected in the forest planning process and its prior analysis is an important tool for selection of trees that can maximize the forest volume maintained and reduce the impacts on forest cover. On two separate occasions profiles were made in an annual forestproduction unit in the Antimary State Forest (FEA). The first was carried out a few days before the start of logging and the second was done after completion of harvest activities. With field measurements and processing of the cloud of LIDAR points, dendrometric and morphometric variables were obtained for the canopy in order to develop equations for estimating gap areas. After evaluation of the explanatory variables with the highest correlations with gap area, the method used considering all possible models and including 2-4 parameters. Ten equations were selected, of which two were chosen for use; these had R2 aj > 75%, Syx < 23%, the sum of the residuals tending to zero and a graph of the distribution of the residuals indicating no bias. The third and final chapter presents the development of allometric models for estimating green and dry biomass stored in the boles of dominant and codominant trees. The method used selected from among all possible models and performed identity testing of models in order to consider the different groups of basic wood density (low, medium and high). The morphometric variables of the crown showed high explanatory power for predicting bole biomass and allometric equations can be associated or not with varying DBH. When considering bole biomass according to the basic wood density, the best estimate is obtained using allometric equations with variables on both morphology of crown and DBH. To form a single group involving the three classes of basic density, one must adhere exclusively the explanatory variables represent the crown, or, in the case of dry biomass, variables basic density (DB) and total height (Ht). By of morphometric variables of the tree crown obtained with the airborne LIDAR it was possible to develop equations capable of accurately estimating the area of gap and the volume and bole biomass of dominant and codominant trees in tropical forests, which demonstrates the potential of using forest profiling for improving precision management.Tese (Doutorado em Ciências de Florestas Tropicais) - Programa de Pós-Graduação em Ciências de Florestas Tropicais, Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Manaus. Orientador: Philip Martin Fearnside.EVANDRO ORFANO FIGUEIREDO, CPAF-AC.FIGUEIREDO, E. O.2019-11-06T00:36:07Z2019-11-06T00:36:07Z2015-02-0620142019-11-06T00:36:07Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis86 f.2014.http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1008064porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPA2019-11-06T00:36:16Zoai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/1008064Repositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestopendoar:21542019-11-06T00:36:16falseRepositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestcg-riaa@embrapa.bropendoar:21542019-11-06T00:36:16Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false
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Modelagem biométrica
Perfilamento a laser
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Para seleção dos modelos foram consideradas a matriz de correlação das variáveis preditoras e a combinação das variáveis que geraram os melhores resultados estatísticos pelos critérios Syx, Syx(%) e Pressp, e que foram homocedásticos e com disposição dos resíduos normais e independentes. Para as melhores equações foi realizada análise de influência. Os resultados estatísticos do ajuste dos modelos para as duas situações permitiram selecionar equações com e sem DAP, com resultados R2 aj.(%) de a) 92,92 e b) 79,44; Syx(%) de a) 16,73 e b) 27,47; e, critério de Pressp de a) 201,15 m6 e b) 537,47 m6, respectivamente. O segundo capítulo descreve os estudos para estimar as áreas de clareiras de árvores individuais codominantes e dominantes cortadas em manejo, visto que essa importante informação é negligenciada no procedimento de planejamento florestal e sua análise prévia é um importante instrumento para seleção de árvores que possam maximizar o volume e reduzir os impactos sobre a cobertura florestal. Em duas oportunidades distintas, foi realizado o perfilamento florestal em uma unidade de produção anual: a primeira, dias antes do início da exploração florestal e a segunda, após a conclusão das atividades. Com mensurações de campo e processamento da nuvem de pontos do LIDAR, foram obtidas variáveis dendrométricas e de morfometria da copa para desenvolver equações visando estimar a área de clareira. Foi empregado o método de todos os modelos possíveis, considerando a inclusão de 2 a 4 parâmetros, sendo que, previamente, foram avaliadas as variáveis explicativas com maior correlação com a clareira. Foram selecionadas dez equações e, destas, duas foram indicadas para uso, com R2 aj superior a 75%, Syx menor que 23%, somatória dos resíduos tendendo a zero e distribuição gráfica dos resíduos sem tendências. O terceiro e último capítulo apresenta o desenvolvimento de modelos alométricos para estimar as biomassas seca e verde estocadas nos fustes de árvores dominantes e codominantes. O método foi a seleção de todos os modelos possíveis e o teste de identidade de modelos, de maneira a considerar os distintos grupos de densidade básica da madeira (baixa, média e alta). As variáveis morfométricas de copa apresentaram alto poder explicativo da biomassa do fuste e podem constituir equações alométricas associadas ou não com a variável DAP. Quando se pondera a biomassa do fuste de acordo com a densidade básica da madeira, a melhor estimativa é obtida usando equações alométricas com as variáveis de morfometria da copa e o DAP. Para formar um único grupo que envolva as três classes de densidade básica, deve-se adotar exclusivamente variáveis explicativas de copa ou incorporar, para o caso de biomassa seca, as variáveis densidade básica (DB) e altura total (Ht). Por meio das variáveis morfométricas das copas obtidas com o LIDAR aerotransportado foi possível desenvolver equações capazes de estimar com precisão a área de clareiras, volume e a biomassa do fuste de árvores dominantes e codominantes em florestas tropicais, o que demonstra o potencial do uso do perfilamento florestal para a melhoria do manejo de precisão. The studies in this thesis aim to obtain equations for estimating bole volume, impact of gaps and bole biomass of dominant and codominant trees cut under conditions of precision forest management. These equations used morphometric variables of the canopy obtained by the airborne LIDAR. The study area is in the Antimary State Forest (FEA), located in the municipality of Bujari in the state of Acre, Brazil. The studies were grouped into three chapters. The first has as its object the construction of equations for estimating the bole volume of individual trees considering two situations of forest inventory: a) with the collection of diameter at breast height (DBH), and crown morphometric variables obtained from LIDAR data and b) using only the crown morphometry variables. For the selection of models the factors considered were: the correlation matrix of predictor variables and the combination of variables that generates the best results by statistical criteria Syx, Syx (%) and Pressp, and that were homoscedastic and had normal and independent distributions of errors. Influence analysis was perfomed for the best equations. Results for the statistical fit of the equations for the two situations allowed selection of models with and without DBH, with R2 aj.(%) values of a) 92.92 and b) 79.44, Syx(%) values of a) 16.73 and b) 27.47, and, Pressp criterion values of a) 201.15 m6 and b) 537.47 m6, respectively. The second chapter describes the studies for estimating the areas of gaps of individual dominant and codominant trees, since this information is neglected in the forest planning process and its prior analysis is an important tool for selection of trees that can maximize the forest volume maintained and reduce the impacts on forest cover. On two separate occasions profiles were made in an annual forestproduction unit in the Antimary State Forest (FEA). The first was carried out a few days before the start of logging and the second was done after completion of harvest activities. With field measurements and processing of the cloud of LIDAR points, dendrometric and morphometric variables were obtained for the canopy in order to develop equations for estimating gap areas. After evaluation of the explanatory variables with the highest correlations with gap area, the method used considering all possible models and including 2-4 parameters. Ten equations were selected, of which two were chosen for use; these had R2 aj > 75%, Syx < 23%, the sum of the residuals tending to zero and a graph of the distribution of the residuals indicating no bias. The third and final chapter presents the development of allometric models for estimating green and dry biomass stored in the boles of dominant and codominant trees. The method used selected from among all possible models and performed identity testing of models in order to consider the different groups of basic wood density (low, medium and high). The morphometric variables of the crown showed high explanatory power for predicting bole biomass and allometric equations can be associated or not with varying DBH. When considering bole biomass according to the basic wood density, the best estimate is obtained using allometric equations with variables on both morphology of crown and DBH. To form a single group involving the three classes of basic density, one must adhere exclusively the explanatory variables represent the crown, or, in the case of dry biomass, variables basic density (DB) and total height (Ht). By of morphometric variables of the tree crown obtained with the airborne LIDAR it was possible to develop equations capable of accurately estimating the area of gap and the volume and bole biomass of dominant and codominant trees in tropical forests, which demonstrates the potential of using forest profiling for improving precision management.
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