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    <title>DSpace Coleção: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPUV)</title>
    <link>https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/item/587</link>
    <description>Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPUV)</description>
    <pubDate>Mon, 06 Apr 2026 23:13:14 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-04-06T23:13:14Z</dc:date>
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      <title>Resposta de videiras jovens ao cobre do solo associada a plantas de cobertura.</title>
      <link>https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1183070</link>
      <description>Título: Resposta de videiras jovens ao cobre do solo associada a plantas de cobertura.
Autoria: MELO, G. W. B. de; PAESE, B. T.
Conteúdo: O trabalho avaliou o potencial de espécies vegetais no manejo sustentável de solos vitícolas contaminados com cobre, visando aumentar a eficiência nutricional de videiras jovens. O experimento foi conduzido em casa de vegetação, em solo tratado artificialmente com cobre em doses de 0 e 200 mg/kg. Foram testadas as coberturas vegetais azevém, ervilhaca, consórcio das duas espécies e um controle sem cobertura. A ervilhaca promoveu o maior crescimento e melhor eficiência nutricional das videiras em solo não contaminado. Em solo contaminado, o azevém e o consórcio mostraram maior eficiência na mitigação da toxicidade por cobre, mantendo o desenvolvimento das plantas. As plantas de cobertura favoreceram a complexação do cobre no solo, melhorando suas características físicas, químicas e biológicas. Esses resultados destacam o uso das coberturas vegetais como estratégia prática e econômica na recuperação de solos contaminados e no desenvolvimento sustentável de vinhedos.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1183070</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Proposta de modelos de aprendizado profundo para diagnóstico de doenças foliares da videira.</title>
      <link>https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1182615</link>
      <description>Título: Proposta de modelos de aprendizado profundo para diagnóstico de doenças foliares da videira.
Autoria: CAVALCANTI, F. R.
Conteúdo: Este trabalho ajustou e comparou modelos de aprendizado profundo em Tensorflow/Keras para classificar automaticamente sintomas de doenças foliares em videiras usando redes neurais convolucionais (CNNs). A base continha imagens de folhas sadias, com míldio e com manchas de Mycosphaerella. Testou-se um modelo sequencial simples e, depois, transferência de aprendizado com InceptionV3, aplicando aumento de dados e dropout para melhorar a generalização. Os modelos treinados foram convertidos para TFLite, permitindo uso em dispositivos de baixa capacidade. A acurácia de validação mostrou bom desempenho. Criou-se ainda uma interface em Flask para upload de imagens e exibição da classe predita, oferecendo uma ferramenta prática para agricultura de precisão e monitoramento fitossanitário.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1182615</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Detecção e caracterização molecular parcial de vírus latentes em macieiras e identificação de um isolado brasileiro de luteovírus.</title>
      <link>https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1179752</link>
      <description>Título: Detecção e caracterização molecular parcial de vírus latentes em macieiras e identificação de um isolado brasileiro de luteovírus.
Autoria: FAJARDO, T. V. M.; NICKEL, O.
Conteúdo: Macieiras são afetadas por vários vírus que podem causar doenças importantes, principalmente devido à complexidade das infecções. Os objetivos do trabalho foram incrementar o diagnóstico de vírus latentes da macieira; promover a caracterização molecular parcial de isolados virais; avaliar a variabilidade genética viral e comprovar a ocorrência de uma variante genética viral e de um luteovírus em macieiras. Os vírus avaliados foram o apple stem pitting virus (ASPV) e sua variante, apple green crinkle associated virus (AGCaV), o apple stem grooving virus (ASGV), o apple chlorotic leaf spot virus (ACLSV) e o apple luteovirus 1 (ALV-1). A presença de infecções virais múltiplas em macieiras assintomáticas foi demonstrada, bem como, pela primeira vez, a ocorrência da variante de ASPV, AGCaV, e a ocorrência do ALV-1, associados a acessos brasileiros de macieiras.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1179752</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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      <title>Caracterização da pulverização por drone classe II com duplo rotor coaxial e atomizador duplo de disco centrífugo em vinhedos.</title>
      <link>https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1178794</link>
      <description>Título: Caracterização da pulverização por drone classe II com duplo rotor coaxial e atomizador duplo de disco centrífugo em vinhedos.
Autoria: CAVALCANTI, F. R.; MÜLLER, L. E.; BOTTON, M.; FIORAVANÇO, J. C.; BREDEMEIER, C.
Conteúdo: O uso de drones na viticultura vem se consolidando como alternativa aos pulverizadores terrestres, destacando-se pela precisão e menor impacto ambiental quando validados. Estudos mostram que esses veículos permitem boa cobertura, monitoramento eficiente e redução de perdas fora do alvo. Contudo, recomenda-se que os métodos de aplicação sejam ajustados conforme o sistema de condução dos vinhedos. Em espaldeiras, drones de classe II com duplo rotor coaxial e atomizador centrífugo duplo podem produzir controle de doenças, desde que realizem pelo menos três passagens paralelas, com taxa mínima de 40 L/ha e parâmetros técnicos adequados.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1178794</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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