Larissa Pereira Ribeiro Teodoro

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Produções bibliográficas

• TEODORO, PAULO EDUARDO ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; RATKE, RAFAEL FELIPPE ; OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA DE ; SILVA, JOÃO LUCAS DELLA ; OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA DE ; SILVA, NATIELLY PEREIRA DA ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; TORRES, FRANCISCO EDUARDO ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . Soil CO2 emissions under different land-use managements in Mato Grosso do Sul, Brazil. JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION , v. 434, p. 139983, 2024.

• LIBÓRIO, IGOR FREITAS ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; CORDEIRO SANTANA, DTHENIFER ; OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA DE ; DE OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA ; PEREIRA RIBEIRO TEODORO, LARISSA ; ROJO BAIO, FABIO HENRIQUE ; THEODORO, GUSTAVO DE FARIA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Boron Fertilization Improves the Agronomic Performance of Soybean Genotypes in the Brazilian Cerrado. AGRICULTURE , v. 14, p. 27, 2024.

• PEREIRA RIBEIRO TEODORO, LARISSA ; ESTEVÃO, ROSILENE ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA DE ; LOPES, MARIA TERESA GOMES ; AZEVEDO, GILENO BRITO DE ; ROJO BAIO, FÁBIO HENRIQUE ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Eucalyptus Species Discrimination Using Hyperspectral Sensor Data and Machine Learning. Forests , v. 15, p. 39, 2024.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; THEODORO, GUSTAVO DE FARIA ; GAVA, RICARDO ; DE OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DE OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; DE OLIVEIRA, JOB TEIXEIRA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . A New Approach to Identifying Sorghum Hybrids Using UAV Imagery Using Multispectral Signature and Machine Learning. Algorithms , v. 17, p. 23, 2024.

• SILVA, TAYS BATISTA DA ; CORADI, PAULO CARTERI ; FLORES, MARCELA SILVA ; COSTA, MARIA LUIZA NUNES ; SANTOS, MARIANA VALE DOS ; BERTEQUINE, BRUNO FERNANDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . INCIDENCE OF STORAGE FUNGI ACCORDING TO TOPDRESSING NITROGEN AND MAIZE VARIETIES. REVISTA DE AGRICULTURA NEOTROPICAL , v. 11, p. e8207, 2024.

• RODRIGUES, DÁGILA ; CORADI, PAULO ; TIMM, NEWITON ; FORNARI, MICHELE ; GRELLMANN, PAULO ; AMADO, TELMO ; TEODORO, PAULO ; TEODORO, LARISSA ; BAIO, FÁBIO ; CHIOMENTO, JOSÉ . Applying Remote Sensing, Sensors, and Computational Techniques to Sustainable Agriculture: From Grain Production to Post-Harvest. AGRICULTURE , v. 14, p. 161, 2024.

• OLIVEIRA, J. A. V. ; CORADI, P. ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; MELO RODRIGUES, DÁGILA ; TEODORO, P. E. ; MORAES, R. S. . Multivariate statistical analysis applied to physical properties of soybean seeds cultivars on the post-harvest. ACTA SCIENTIARUM-AGRONOMY , v. 46, p. e63664, 2024.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; DE OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA ; DE OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; SERON, ANA CARINA CANDIDO ; ÍTAVO, LUIS CARLOS VINHAS ; CORADI, PAULO CARTERI ; TEODORO, PAULO EDUARDO . High-throughput phenotyping using VIS/NIR spectroscopy in the classification of soybean genotypes for grain yield and industrial traits. SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY , v. 310, p. 123963, 2024.

• DE QUEIROZ OTONE, JOSÉ ; THEODORO, GUSTAVO DE FARIA ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; TEODORO, LARISSA ; DE OLIVEIRA, JOB TEIXEIRA ; DE OLIVEIRA, IZABELA ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; BAIO, FABIO HENRIQUE ROJO . Hyperspectral Response of the Soybean Crop as a Function of Target Spot (Corynespora cassiicola) Using Machine Learning to Classify Severity Levels. Agriengineering , v. 6, p. 330-343, 2024.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; OTONE, JOSÉ DONIZETE DE QUEIROZ ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; ALVES, MARCOS EDUARDO MIRANDA ; JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA SILVA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Machine learning in the classification of asian rust severity in soybean using hyperspectral sensor. SPECTROCHIMICA ACTA PART A-MOLECULAR AND BIOMOLECULAR SPECTROSCOPY , v. 313, p. 124113, 2024.

• VOLPATO, LEONARDO ; CHAVES, SAULO FABRÍCIO DA SILVA ; ALVES, RODRIGO SILVA ; ROCHA, JOÃO ROMERO DO AMARAL SANTOS DE CARVALHO ; SANTOS, REGIMAR GARCIA DOS ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TARDIN, FLÁVIO DESSAUNE ; BALDONI, AISY BOTEGA ; DE MENEZES, CICERO BESERRA ; DE RESENDE, MARCOS DEON VILELA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Statistical methods for genetic evaluation and selection of parents and hybrids of grain sorghum. SOUTH AFRICAN JOURNAL OF BOTANY , v. 167, p. 535-541, 2024.

• FREITAS, IGOR LIBÓRIO ; TEIXEIRA, GELZA CARLIANE MARQUES ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; RODRIGUES, DÁGILA MELO ; ALVAREZ, RITA DE CÁSSIA FÉLIX ; PRADO, RENATO DE MELLO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Impact of boron fertilisation on soybean grain yield as affected by associated physiological factors. NEW ZEALAND JOURNAL OF CROP AND HORTICULTURAL SCIENCE , v. x, p. 1-12, 2024.

• TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; SILVA, MAIK OLIVEIRA ; DOS SANTOS, REGIMAR GARCIA ; DE ALCÂNTARA, JÚLIA FERREIRA ; CORADI, PAULO CARTERI ; BIDUSKI, BÁRBARA ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TORRES, FRANCISCO EDUARDO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Machine learning for classification of soybean populations for industrial technological variables based on agronomic traits. EUPHYTICA , v. 220, p. 40, 2024.

• MACIEL JUNIOR, ISMAEL CAVALCANTE ; DALLACORT, RIVANILDO ; BOECHAT, CÁCIO LUIZ ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; OLIVEIRA-JÚNIOR, JOSÉ FRANCISCO DE ; DELLA-SILVA, JOÃO LUCAS ; BAIO, FABIO HENRIQUE ROJO ; LIMA, MENDELSON ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . Maize Crop Detection through Geo-Object-Oriented Analysis Using Orbital Multi-Sensors on the Google Earth Engine Platform. Agriengineering , v. 6, p. 491-508, 2024.

• RODRIGUES, DÁGILA MELO ; CORADI, PAULO CARTERI ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; MORAES, ROSANA DOS SANTOS ; LEAL, MARISA MENEZES . Monitoring and predicting corn grain quality on the transport and post-harvest operations in storage units using sensors and machine learning models. Scientific Reports , v. 14, p. 6232, 2024.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; SERON, ANA CARINA CANDIDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DE OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; ÍTAVO, CAMILA CELESTE BRANDÃO FERREIRA ; ÍTAVO, LUIS CARLOS VINHAS ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Classification of soybean groups for grain yield and industrial traits using Vnir-Swir spectroscopy. INFRARED PHYSICS & TECHNOLOGY , v. 139, p. 105326, 2024.

• DELLA-SILVA, JOÃO LUCAS ; PELISSARI, TATIANE DEOTI ; DOS SANTOS, DANIEL HENRIQUE ; OLIVEIRA-JÚNIOR, JOSÉ WAGNER ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; DE OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . LAND USE PREDICITION ACCURACY OF DIFFERENT SUPERVISED CLASSIFIERS OVER AGRICULTURE AND LIVESTOCK ECONOMY-BASED MUNICIPALITY IN BRAZIL. Remote Sensing Applications-Society And Environment , v. 35, p. 101257, 2024.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; DE OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA ; CAVALHEIRO, SÂMELA BEUTINGER ; DAS CHAGAS, PAULO HENRIQUE MENEZES ; TEIXEIRA FILHO, MARCELO CARVALHO MINHOTO ; DELLA-SILVA, JOÃO LUCAS ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Classification of Soybean Genotypes as to Calcium, Magnesium, and Sulfur Content Using Machine Learning Models and UAV-Multispectral Sensor. Agriengineering , v. 6, p. 1581-1593, 2024.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; SANTOS, REGIMAR GARCIA DOS ; CORADI, PAULO CARTERI ; BIDUSKI, BÁRBARA ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SHIRATSUCHI, LUACIANO SHOZO . Classification of soybean genotypes for industrial traits using UAV multispectral imagery and machine learning. Remote Sensing Applications-Society And Environment , v. 29, p. 100919, 2023.

• BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA DE ; GAVA, RICARDO ; DE OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO . Maize Yield Prediction with Machine Learning, Spectral Variables and Irrigation Management. Remote Sensing , v. 15, p. 79, 2023.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; TEIXEIRA FILHO, MARCELO CARVALHO MINHOTO ; DA SILVA, MARCELO RINALDI ; CHAGAS, PAULO HENRIQUE MENEZES DAS ; DE OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO . Machine Learning in the Classification of Soybean Genotypes for Primary Macronutrients? Content Using UAV-Multispectral Sensor. Remote Sensing , v. 15, p. 1457, 2023.

• NUNES, C. F. ; CORADI, P. ; JAQUES, L. B. A. ; TEODORO, L. P. R. ; TEODORO, P. E. . Sensor-cable-probe and sampler for early detection and prediction of dry matter loss and real-time corn grain quality in transport and storage. Scientific Reports , v. 13, p. 5686, 2023.

• OLIVEIRA, C. P. M. ; SIMOES, W. ; KEZZY, L. ; TARDIN, F. D. ; TEODORO, L. P. R. ; TEODORO, P. E. . Saline stress affects the growth of complex genotypes. JOURNAL OF AGRONOMY AND CROP SCIENCE , p. 1-6, 2023.

• ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; LA SCALA, NEWTON ; CAPRISTO-SILVA, GUILHERME FERNANDO ; SILVA, J. L. D. ; RIBEIRO, L. P. ; ALMEIDA, GABRIEL ; TIAGO, AUANA VICENTE ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . Implications of CO2 emissions on the main land and forest uses in the Brazilian Amazon. ENVIRONMENTAL RESEARCH , v. 227, p. 115729, 2023.

• ROSA, FERNANDA MARIA DA ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; DEGALDO, RAFAEL COLL ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; RIBEIRO, L. P. ; IOCCA, FATIMA APARECIDA DA SILVA ; SILVA, J. L. D. ; ANDRADE, SINOMAR MOREIRA ; LIMA, MENDELSON ; FACCO, CASSIELE ULIANA . Spectro-temporal analysis of anthropic interference in water production in the Guarani Aquifer. JOURNAL OF SOUTH AMERICAN EARTH SCIENCES , v. 121, p. 104139, 2023.

• LEAL, ANDRESSA FERNANDES ; CORADI, PAULO CARTERI ; MORAES, ROSANA DOS SANTOS ; MÜLLER, EDSON ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; RODRIGUES, DÁGILA MELO . Tempering time and air temperature relationships for real-scale paddy drying and their effects on the physical, physicochemical, and morphological qualities of polished rice. DRYING TECHNOLOGY , v. x, p. 1-15, 2023.

• SCARPIM, I. M. ; BAIO, F. H. R. ; ALVAREZ, RITA DE CASSIA FÉLIX ; GAVA, R. ; TEODORO, P. E. ; SILVA JUNIOR ; RIBEIRO, L P ; FREITAS, E. S. ; WASSOLOWSK, C. R. . Developing an algorithm to geographically estimate the available time for agricultural field spraying in the state of Mato Grosso do Sul. SEMINA. CIÊNCIAS AGRÁRIAS (ONLINE) , v. 44, p. 469-484, 2023.

• ALCÂNTARA, JÚLIA FERREIRA DE ; SANTOS, REGIMAR GARCIA DOS ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; SILVA JÚNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO . High-throughput phenotyping as an auxiliary tool in the selection of corn hybrids for agronomic traits. REVISTA CERES , v. 70, p. 106-113, 2023.

• CRIVELARI-COSTA, PATRÍCIA MONIQUE ; LIMA, MENDELSON ; LA SCALA JR., NEWTON ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; DELLA-SILVA, JOÃO LUCAS ; DALAGNOL, RICARDO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; OLIVEIRA, GABRIEL DE ; JUNIOR, JOSÉ FRANCISCO DE OLIVEIRA ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . Changes in Carbon Dioxide Balance Associated with Land Use and Land Cover in Brazilian Legal Amazon Based on Remotely Sensed Imagery. Remote Sensing , v. 15, p. 2780, 2023.

• MARTENS, SAMUEL ; CARTERI CORADI, PAULO ; MALDANER, VANESSA ; DE OLIVEIRA CARNEIRO, LETÍCIA ; EDUARDO TEODORO, PAULO ; MELO RODRIGUES, DÁGILA ; FRANCINE ANSCHAU, KELLEN ; PEREIRA RIBEIRO TEODORO, LARISSA ; MARLON MORAES FLORES, ÉRICO . Drying and intermittence processes on the polished and brown rice physicochemical and morphological quality by near-infrared spectroscopy, X-ray diffraction, and scanning electron microscopy. Food Chemistry-X , v. 19, p. 100753, 2023.

• DE OLIVEIRA CARNEIRO, LETÍCIA ; CORADI, PAULO CARTERI ; RODRIGUES, DÁGILA MELO ; LIMA, RONEY ELOY ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; SANTOS DE MORAES, ROSANA ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; NUNES, MARCELA TROJAHN ; LEAL, MARISA MENEZES ; LOPES, LHAIS RODRIGUES ; VENDRUSCULO, TIAGO ARABITES ; ROBATTINI, JEAN CARLOS ; SOARES, ANDERSON HENRIQUE ; DOS SANTOS BILHALVA, NAIRIANE . Characterizing and Predicting the Quality of Milled Rice Grains Using Machine Learning Models. Agriengineering , v. 5, p. 1196-1215, 2023.

• DAS CHAGAS, PAULO HENRIQUE MENEZES ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; FILHO, MARCELO CARVALHO MINHOTO TEIXEIRA ; CORADI, PAULO CARTERI ; TORRES, FRANCISCO EDUARDO ; BHERING, LEONARDO LOPES ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Understanding the combining ability of nutritional, agronomic and industrial traits in soybean F2 progenies. Scientific Reports , v. 13, p. 17909, 2023.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; SANTOS, REGIMAR GARCIA DOS ; DA SILVA, PEDRO HENRIQUE NEVES ; PISTORI, HEMERSON ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; POERSCH, NERISON LUIS ; DE AZEVEDO, GILENO BRITO ; DE OLIVEIRA SOUSA AZEVEDO, GLAUCE TAÍS ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Machine Learning Methods for Woody Volume Prediction in Eucalyptus. Sustainability , v. 15, p. 10968, 2023.

• DA SILVA, OTAVIO ANANIAS PEREIRA ; SILVA, DAYANE BORTOLOTO DA ; TEIXEIRA-FILHO, MARCELO CARVALHO MINHOTO ; SILVA, TAYS BATISTA ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; BAIO, FABIO HENRIQUE ROJO ; AZEVEDO, GILENO BRITO DE ; FARIA, GLÁUCIA AMORIM ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Macro- and Micronutrient Contents and Their Relationship with Growth in Six Eucalyptus Species. Sustainability , v. 15, p. 15771, 2023.

• SILVA, BIANCA CAVALCANTE DA ; PRADO, RENATO DE MELLO ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; FERNANDES, THIAGO FELIPH SILVA ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; LOUREIRO, ELISANGELA DE SOUZA . New approach for predicting nitrogen and pigments in maize from hyperspectral data and machine learning models. Remote Sensing Applications-Society And Environment , v. x, p. 101110, 2023.

• CIRQUEIRA, LAILA R. ; CORADI, PAULO C. ; TEODORO, LARISSA P. R. ; TEODORO, PAULO E. ; RODRIGUES, DÁGILA M. . MACHINE LEARNING MODELS FOR PREDICTING MECHANICAL DAMAGE, VIGOR AND VIABILITY OF SOYBEAN SEEDS DURING STORAGE. ENG AGR-JABOTICABAL , v. 43, p. e20230121, 2023.

• GREGORI, GABRIELLA SILVA DE ; DE SOUZA LOUREIRO, ELISÂNGELA ; AMORIM PESSOA, LUIS GUSTAVO ; AZEVEDO, GILENO BRITO DE ; AZEVEDO, GLAUCE TAÍS DE OLIVEIRA SOUSA ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; OLIVEIRA, IZABELA CRISTINA DE ; OLIVEIRA, JOÃO LUCAS GOUVEIA DE ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO . Machine Learning in the Hyperspectral Classification of Glycaspis brimblecombei (Hemiptera Psyllidae) Attack Severity in Eucalyptus. Remote Sensing , v. 15, p. 5657, 2023.

• PELISSARI, TATIANE DEOTI ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; LIMA, MENDELSON ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; DOS SANTOS, DANIEL HENRIQUE ; DE ALMEIDA SILVA, RENAN ; LOURENÇONI, THAÍS ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO . Dynamics of major environmental disasters involving fire in the Brazilian Pantanal. Scientific Reports , v. 13, p. 21669, 2023.

• BAIO, F.H.R. ; ALIXAME, DANIELI ; NEVES, DANILO CARVALHO ; RIBEIRO, L. P. ; DA SILVA JÚNIOR, CARLOS ANTONIO ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO ; DE OLIVEIRA, JOB TEIXEIRA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Adding random points to sampling grids to improve the quality of soil fertility maps. PRECISION AGRICULTURE , v. 24, p. 1-17, 2023.

• DE AZEVEDO, RAUL PIO ; DALLACORT, RIVANILDO ; BOECHAT, CÁCIO LUIZ ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; RIBEIRO, L. P. ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; FILHO, WASHINGTON LUIZ FÉLIX CORREIA ; DELLA-SILVA, JOÃO LUCAS ; BAIO, F.H.R. ; LIMA, MENDELSON ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . Remotely sensed imagery and machine learning for mapping of sesame crop in the Brazilian Midwest. Remote Sensing Applications-Society And Environment , v. 32, p. 101018, 2023.

• OLIVEIRA, JHENYFER FERREIRA DE ; ALCÂNTARA, JÚLIA FERREIRA DE ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; RIBEIRO, L. P. ; BAIO, F.H.R. ; CORADI, PAULO CARTERI ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Spectral variables as criteria for selection of soybean genotypes at different vegetative stages. Remote Sensing Applications-Society And Environment , v. 32, p. 101026, 2023.

• Laviola, Bruno Galvêas ; RODRIGUES, E. V. ; Santos, A. ; TEODORO, L.P.R. ; PEIXOTO, L. A. ; TEODORO, P. E. ; BHERING, L. L. . Breeding strategies to consolidate canola among the main crops for biofuels. EUPHYTICA , v. 218, p. 1-25, 2022.

• SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA ; LIMA, MENDELSON ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; OLIVEIRA-JÚNIOR, JOSÉ FRANCISCO DE ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; FUNATSU, BEATRIZ MIKY ; BUTTURI, WESLEI ; LOURENÇONI, THAÍS ; KRAESKI, ALINE ; PELISSARI, TATIANE DEOTI ; MORATELLI, FRANCIELLI ALOISIO ; ARVOR, DAMIEN ; LUZ, IAGO MANUELSON DOS SANTOS ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DUBREUIL, VINCENT ; TEIXEIRA, VINICIUS MODOLO . Fires Drive Long-Term Environmental Degradation in the Amazon Basin. Remote Sensing , v. 14, p. 338, 2022.

• LIMA, MENDELSON ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; JUNIOR, ISMAEL CAVALCANTE MACIEL ; COSTA, PATRICIA MONIQUE CRIVELARI DA ; OLIVEIRA, PEDRO PAULO GOMES DE ; AZEVEDO, RAUL PIO DE ; SILVA, ROGERIO DE SOUZA ; MARINHO, UBIRANEI DE FREITAS ; SILVA, VALDINETE DA ; SOUZA, JULIANA APARECIDA ARANTES DE ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; DELGADO, RAFAEL COLL ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA . The -New Transamazonian Highway-: BR-319 and Its Current Environmental Degradation. Sustainability , v. 14, p. 823, 2022.

• PEREIRA DA SILVA, ARLINDO ANANIAS ; FRANQUELINO, ADRIANO ROBERTO ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; MONTANARI, RAFAEL ; FARIA, GLAUCIA AMORIM ; RIBEIRO DA SILVA, CRISTÓVÃO HENRIQUE ; BORTOLOTO DA SILVA, DAYANE ; JÚNIOR, WALTER APARECIDO RIBEIRO ; MUCHALAK, FRANCIELE ; CRUZ SOUZA, KASSIA MARIA ; PRUDENCIO DA SILVA, MARCOS HENRIQUE ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO . The fewer, the better fare: Can the loss of vegetation in the Cerrado drive the increase in dengue fever cases infection?. PLoS One , v. 17, p. e0262473, 2022.

• SIMOES, W. L. ; OLIVEIRA, A. R. ; TARDIN, F. D. ; OLIVEIRA, C. P. M. ; MORAIS, L. K. ; TEODORO, L.P.R. ; TEODORO, P. E. . Impacts of saline stress on the physiology of Saccharum complex genotypes. JOURNAL OF AGRONOMY AND CROP SCIENCE , v. 208, p. 120-126, 2022.

• SANTANA, D. C. ; CUNHA, M. P. O. ; DOS SANTOS, REGIMAR GARCIA ; COTRIM, M. F. ; TEODORO, L.P.R. ; SILVA JUNIOR ; BAIO, F. H. R. ; TEODORO, P. E. . High-throughput phenotyping allows the selection of soybean genotypes for earliness and high grain yield. Plant Methods , v. 18, p. 13, 2022.

• BATISTA, TAYS SILVA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; AZEVEDO, GILENO BRITO DE ; AZEVEDO, GLAUCE TAÍS DE OLIVEIRA SOUSA ; POERSCH, NERISON LUIS ; BORGES, MARCUS VINICIUS VIEIRA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Artificial neural networks and non-linear regression for quantifying the wood volume in eucalyptus species. Southern Forests , v. x, p. 1-7, 2022.

• DA SILVA, KARLA JORGE ; MENEZES, C. B. ; TEODORO, P. E. ; TEODORO, L.P.R. ; SANTOS, C. V. ; CAMPOS, A. F. ; CARVALHO, A. J. ; BARBOSA, E. S. . Multi-environmental evaluation of sorghum hybrids during off-season in Brazil. PESQUISA AGROPECUÁRIA BRASILEIRA (ONLINE) , v. 57, p. e02628, 2022.

• DE SOUZA, FELIPE GOMES ; ALVAREZ, RITA DE CASSIA FÉLIX ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; SALES, ANA CAROLINA ; CAMPOS, CID NAUDI SILVA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Planting Arrangement and Seedling Type Influence Yield and Quality of Ratoon Sugarcane?. Sugar Tech , v. x, p. 1-7, 2022.

• SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; DOS SANTOS, REGIMAR GARCIA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; BAIO, FABIO HENRIQUE ROJO ; CORADI, PAULO CARTERI ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Structural equation modelling and factor analysis of the relationship between agronomic traits and vegetation indices in corn. EUPHYTICA , v. 218, p. 44, 2022.

• DELLA SILVA, JOÃO LUCAS ; ANTONIO DA SILVA JUNIOR, CARLOS ; LIMA, MENDELSON ; DA SILVA RIBEIRO, RICARDO ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; RIBEIRO TEODORO, LARISSA PEREIRA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Amazonian species evaluation using leaf-based spectroscopy data and dimensionality reduction approaches. Remote Sensing Applications: Society and Environment , v. 26, p. 100742, 2022.

• ZANIN, A. R. A. ; NEVES, D. C. ; TEODORO, L. P. R. ; SILVA JUNIOR, A. C. ; BAIO, S. P. S. ; TEODORO, P. E. ; BAIO, F. H. R. . Reduction of pesticide application via real-time precision spraying. Scientific Reports , v. 12, p. 5638, 2022.

• ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; SANTOS ; MARIA, L. S. ; LOURENÇONI, THAIS ; PELISSARI, TATIANE DEOTI ; DELLA SILVA, JOÃO LUCAS ; OLIVEIRA JUNIOR, J. W. ; SILVA, A. A. E. ; LIMA, M. G. ; TEODORO, P. E. ; TEODORO, L.P. ; DE OLIVEIRA-JÚNIOR, JOSÉ FRANCISCO ; SCALA JUNIOR, N. L. ; SILVA JUNIOR . Carbon dioxide spatial variability and dynamics for contrasting land uses in central Brazil agricultural frontier from remote sensing data. JOURNAL OF SOUTH AMERICAN EARTH SCIENCES , v. 116, p. 103809, 2022.

• LUTZ, E. ; JAQUES, L. B. A. ; CARNEIRO, LETÍCIA OLIVEIRA ; TEODORO, L.P.R. ; TEODORO, P. E. ; MENEGHETTI, V. L. ; SOUZA, G. A. C. . Real-time equilibrium moisture content monitoring to predict grain quality of corn stored in silo and raffia bags. JOURNAL OF FOOD PROCESS ENGINEERING , p. e14076, 2022.

• DELLA-SILVA, JOÃO LUCAS ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA SILVA ; LIMA, MENDELSON ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; NANNI, MARCOS RAFAEL ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; CAPRISTO-SILVA, GUILHERME FERNANDO ; BAIO, FABIO HENRIQUE ROJO ; DE OLIVEIRA, GABRIEL DE ; DE OLIVEIRA-JÚNIOR, JOSÉ FRANCISCO DE ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA . CO2Flux Model Assessment and Comparison between an Airborne Hyperspectral Sensor and Orbital Multispectral Imagery in Southern Amazonia. Sustainability , v. 14, p. 5458, 2022.

• ANDRE, G. S. ; CORADI, P. ; TEODORO, L. P. R. ; TEODORO, P. E. . Predicting the quality of soybean seeds stored in different environments and packaging using machine learning. Scientific Reports , v. 12, p. 8793, 2022.

• GAVA, RICARDO ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; COTRIM, MAYARA FAVERO ; ROSSI, FERNANDO SARAGOSA ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Soybean Cultivars Identification Using Remotely Sensed Image and Machine Learning Models. Sustainability , v. 14, p. 7125, 2022.

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• TEODORO, P. E. ; OLIVEIRA, E.P. ; RIBEIRO, L.P. ; CAPRISTO, D. P. ; TORRES, F. E. . Análise de trilha e correlação em duas classes genéticas de milho. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• RIBEIRO, L. P. ; TEODORO, P. E. ; CORREA, C. C. G. ; CASTRO, K. S. ; SANTOS, C. R. ; TORRES, F. E. . Comportamento de híbridos de milho sob aplicação foliar de silício. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• SANTOS, D. O. ; RIBEIRO, L. P. ; TEODORO, P. E. ; CORREA, C. C. G. ; TORRES, F. E. . Desempenho de híbridos de milho no Cerrado Sul-Mato-Grossense. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Detecção da mudança de ocupação do solo no Estado do Mato Grosso do Sul e sua influência no carbono por meio de sensores remotos e computação avançada, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 20/10/2023., Descrição: O Estado do Mato Grosso do Sul tem características distintas de três biomas (Cerrado, Mata Atlântica e Pantanal), que dividem entre às atividades de pecuária, agricultura e florestas. O projeto proposto pretende identificar as mudanças do uso e ocupação do solo no Estado do Mato Grosso do Sul e sua inter-comparação com dados biofísicos-atmosféricos com desenvolvimento de algoritmos em nuvem (JavaScript) com base em imagens de sensores orbitais mono e multitemporais, seguido da utilização de índices de vegetação, machine learning, análise orientada em geo-objeto e classificação automatizada. Além das informações adquiridas via sensoriamento remoto, será realizado coletas in loco da emissão de CO2 do solo por meio de analisador de gás CO2 portátil EGM-5, modelo AGA560 que monitora as variações da concentração de CO2 no interior da câmera de respiração solo (efluxo de CO2, modelo ACS041), além da temperatura e umidade do solo que serão monitoradas por meio de um sensor HydraProbe (Stevens) (modelo ACS044) integrado no analisador EGM-5. Os dados de efluxo de CO2, umidade e temperatura do solo baseados em pontos geocodificados ao longo da área de estudo serão disponibilizados em plataformas com acesso livre. A obtenção dessas informações em tempo hábil e objetivo são possíveis para estabelecer estratégias de ação para monitoramento dos diferentes usos e ocupação do solo no Estado do Mato Grosso do Sul, possibilitando o desenvolvimento de novas tecnologias, o que torna importante econômica/ambiental para um país... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / CARLOS ANTONIO DA SILVA JUNIOR - Integrante / ROSSI, FERNANDO SARAGOSA - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Predição do fluxo de CO2 e desempenho fisiológico de soja utilizando aprendizagem de máquina e sensor hiperespectral, Descrição: Identificar cultivares com bom desempenho produtivo e fisiológico é crucial para mitigação dos impactos provocados pelas mudanças climáticas e para suprir a demanda global por alimentos nas próximas décadas, atendendo aos objetivos da ONU de combate à fome e ações contra as mudanças climáticas. Ainda no cenário das mudanças climáticas, a redução da emissão de CO2 na atmosfera é a principal estratégia para mitigação das consequências3do aquecimento global. Práticas agrícolas inadequadas, como o sistema de preparo convencional do solo, que faz uso de máquinas agrícolas para revolvimento do solo, têm contribuído para a emissão de carbono do solo para a atmosfera. Entretanto, os cultivos também podem funcionar como sumidouro de carbono ao sequestrar o CO2 atmosférico através do manejo adequado da cultura. Neste sentido, estudos sobre o fluxo de CO2 na cultura da soja no Brasil são necessários, uma vez que as informações obtidas ajudarão no desenvolvimento de políticas e estratégias de gestão eficazes voltadas para neutralização de carbono em escala local e regional. Portanto, a presente pesquisa propõe uma abordagem inovadora de predição de fluxo de carbono e de variáveis fisiológicas na cultura da soja por meio de variáveis espectrais, que são obtidas de forma mais rápida e barata que as avaliações convencionais. A partir dos resultados desta pesquisa será possível estimar o fluxo de carbono e variáveis fisiológicas na cultura da soja utilizando técnicas de baixo custo e construir estratégias que possibilitem aumentar a produção de alimentos de forma sustentável. Diante disso, será possível identificar simultaneamente genótipos de soja mais produtivos devido à maior eficiência fisiológica e que contribuem para neutralidade das emissões de carbono em Mato Grosso do Sul.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Coordenador / PAULO EDUARDO TEODORO - Integrante / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante / CARLOS ANTONIO DA SILVA JUNIOR - Integrante / Cid Naudi da Silva Campos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  FENOTIPAGEM DE ALTO RENDIMENTO E MACHINE LEARNING PARA CLASSIFICAÇÃO DE GENÓTIPOS DE SOJA QUANTO AO DESEMPENHO FISIOLÓGICO E AGRONÔMICO, Descrição: Diante do crescimento da população mundial e consequente aumento da demanda por alimentos, o incremento da produtividade das culturas é o principal alvo dos programas de melhoramento genético. Neste cenário, empresas e instituições de pesquisa buscam desenvolver genótipos de soja com produtividade superior àquelas comercializadas atualmente. Adicionalmente, o melhoramento fisiológico das plantas também tem ganhado importância nos últimos anos, em virtude da associação entre produtividade e variáveis fisiológicas, o que pode resultar em maiores ganhos de produtividade. Contudo, as avaliações de desempenho fisiológico e agronômico à campo demandam muito tempo e mão-de-obra, além de serem influenciadas por fatores ambientais, o que pode conduzir a equívocos durante as etapas de seleção dos melhores genótipos. Uma forma de aumentar a precisão dessas avaliações, além de reduzir tempo e custos, é utilizar a Fenotipagem de Alto Rendimento para obter valores de reflectância em diferentes bandas espectrais (BE) e índices de vegetação (IVs), que são variáveis que se relacionam com a fisiologia e produtividade das culturas. Entretanto, o estudo da associação entre as características de plantas e variáveis espectrais é complexo, e a análise dos dados utilizando técnicas tradicionais muitas vezes resulta em modelos de predição e/ou classificação com baixa acurácia. O objetivo desta pesquisa é agrupar genótipos de soja com relação ao desempenho fisiológico e agronômico e avaliar a acurácia do uso de variáveis espectrais (BE e IVs) na classificação dos genótipos quanto aos grupos de desempenho formados utilizando técnicas de ML. Pretende-se desenvolver a partir desta pesquisa tecnologias que facilitem as avaliações e recomendações de genótipos de soja mais produtivos e com melhor desempenho fisiológico. Os resultados obtidos pelo projeto poderão subsidiar o aperfeiçoamento das técnicas de seleção de genótipos de soja atualmente disponíveis, assegurando uma gestão mais eficiente do sistema produtivo. O presente projeto contempla três Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), que são a erradicação da fome, educação de qualidade e consumo e produção responsáveis.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Coordenador / PAULO EDUARDO TEODORO - Integrante / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2022 - Atual

  Balanço de carbono nos biomas de Mato Grosso do Sul: fontes e sumidouros utilizando sensores remotos e modelagem futura, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 17/03/2022., Descrição: O Estado do Mato Grosso do Sul se destaca no cenário nacional quanto às atividades de agricultura, floresta e pecuária que se distribuem em três biomas com características distintas: Cerrado, Mata Atlântica e Pantanal. Os objetivos gerais são avaliar o balanço de carbono em diferentes usos do solo nos biomas de Mato Grosso do Sul utilizando sensores remotos e realizar uma modelagem futura para este balanço. Seus objetivos específicos são: (i) Avaliar o balanço de carbono in situ em lavouras agrícolas nos biomas Cerrado, Pantanal e Mata-Atlântica; (ii) Avaliar o balanço de carbono in situ em pastagens nos biomas Cerrado, Pantanal e Mata-Atlântica; (iii) Avaliar o balanço de carbono in situ em plantações de eucalipto nos biomas Cerrado, Pantanal e Mata-Atlântica; (iv) Avaliar o balanço de carbono in situ em áreas nativas dos biomas Cerrado, Pantanal e Mata-Atlântica; (v) Construir modelos para estimar o balanço de carbono em cada uso do solo e cada bioma utilizando sensores remotos; (vi) Investigar a relação do balanço de carbono com o índice de seca (SPI) em cada uso do solo e em cada bioma; (vii) Utilizar o modelo ARIMA para estimar o balanço de carbono até 2030 para cada uso do solo em cada bioma do Estado de Mato Grosso do Sul; (viii) Propor estratégias para neutralizar (ou minimizar) as emissões de carbono no Estado de Mato Grosso do Sul até 2030; (ix) Construir uma plataforma de consulta pública para armazenar espacialmente os resultados gerados para cada bioma estado de Mato Grosso do Sul. Diante destas particularidades, esta pesquisa irá avaliar diferentes usos e ocupação do solo (UOS) em cada bioma do estado de Mato Grosso do Sul: agricultura, pastagem, plantio de eucalipto e vegetação nativa. Para o UOS agricultura serão escolhidas áreas que cultivam soja durante a safra com histórico de pelo menos quatro anos-safras. Nestas áreas, as avaliações ocorrerão durante o pico vegetativo da cultura, aproximadamente 60 dias após a emergência. As demais avaliações serão realizadas em áreas que contenham cada UOS por pelo menos quatro anos. As avaliações nos biomas Cerrado, Pantanal e Mata Atlântica irão ocorrer nos municípios de Chapadão do Sul, Aquidauana e Deodápolis, respectivamente. Nesta pesquisa, serão avaliadas variáveis in loco (ou seja, a campo) tais como: fluxo de CO2 no solo, temperatura do solo, umidade do solo, carbono total (COT) no solo e espectrorradiometria difusa do solo em 100 pontos georreferenciados em cada UOS e bioma; e variáveis obtidas por sensoriamento remoto, tais como: fluxo de CO2, produtividade primária bruta (GPP) e índice de precipitação padronizado (SPI) para o período de 2001 a 2022. Estas inovações trarão grandes benefícios para o estado de Mato Grosso do Sul e suas políticas públicas, uma vez que poderão atender as necessidades do entendimento das espécies vegetais de cada bioma e seu monitoramento. Este projeto potencializará pesquisa de todos os programas de Pós-Graduação envolvidos, nas suas diversas áreas correlatas, sendo a criação da biblioteca espectral da vegetação e o entendimento do balanço de carbono, alvo amplo de estudo por diferentes pesquisadores. Com isso, pode-se extrapolar a metodologia para todas as áreas de florestas, agrícolas, solos e clima, para todo o estado do MS, utilizando-se ferramentas de última geração, para qualquer grupo de pesquisa que desejasse empregar a espectrorradiometria Vis/NIR/SWIR por meio das coletas realizadas pelo presente projeto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / FRANCISCO EDUARDO TORRES - Integrante / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante / Gileno Brito de AZEVEDO - Integrante / DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO - Integrante / Damien Arvor - Integrante / Rafael Ratke - Integrante / Newton La Scala Júnior - Integrante / Alan Rodrigo Panosso - Integrante / Maria Ligia Rodrigues Macedo - Integrante / Vincent Dubreuil - Integrante / Beatriz Miky Funatsu - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Tecnologias integradas ao uso remineralizadores com microrganismos em sistemas integrados de cultivo, Descrição: O Brasil importa 55% dos fertilizantes fosfatados. Entretanto, resíduos dos setores agroindustriais podem suprir a demanda brasileira de fertilizantes. Porém, esses resíduos apresentam baixa solubilidade. As estratégias mais utilizadas para aumentar a disponibilidade do fósforo (P) no solo é o uso de plantas de cobertura em sistema de plantio direto, por favorecer a ciclagem do P e diminuir a sua fixação no solo. Contudo, pode-se estimular a maior eficiência do uso de remineralizadores (pó de rocha), a ciclagem de P e a maior disponibilidade de P utilizando microrganismos solubilizadores de P, sendo em sua maioria ainda desconhecidos. A tecnologias do uso de fertilizantes precisam ser sustentáveis, auxiliando na fixação de carbono no solo. O objetivo desta proposta de pesquisa é identificar possíveis microrganismos solubilizadores de P em sistemas integrados de cultivo, replicá-los e inoculá-los em fertilizantes organominerais a base de remineralizar e avaliá-los em sistemas de cultivos integrados monitorados por sensoriamento remoto e internet das coisas (IOT) em 4 regiões no bioma Cerrado. A presente pesquisa será dividida em 5 atividades. 1. Identificação de de Microrganismos solubilizadores de fósforo em sistemas integrados de cultivo; 2. Produção e caracterização de fertilizantes organominerais a base de remineralizar, esterco bovino e argila com microrganismos solubilizadores de P; 3. Uso de fertilizante organomineral com microrganismos solubilizadores de P nos sistemas integrados de cultivo em 4 diferentes regiões do Cerrado. 4. Avaliação de parâmetros fisiológicos, produtivos e ambientais por sensoriamento remoto e in situ com estações de sensores com tecnologia IOT em sistemas de cultivos integrados em 4 regiões no bioma Cerrado. 5. Análise dos resultados in situ e por sensoriamento remoto por modelos de agricultura de precisão. Esta proposta terá decorrências futuras no uso de fertilizantes organomineral de forma sustentável para a produção de alimentos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Integrante / JORGE GONZÁLES AGUILERA - Integrante / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante / Cid Naudi da Silva Campos - Integrante / OLIVEIRA, JOB TEIXEIRA DE - Integrante / Rafael Ratke - Coordenador / Edicarlos Damacena de Souza - Integrante / LEANDRO PEREIRA PACHECO - Integrante / Elisângela Loureiro - Integrante / ALLAN MARIO ZUFFO - Integrante / Meire Aparecida Silvestrini Cordeiro - Integrante / Edson C. Silva-Filho - Integrante / Leandris Argentel Martinez - Integrante / Tangriani Simioni Assmann - Integrante / Hebert Hernán Soto Gonzales - Integrante / Josy Anteveli Osajima Furtini - Integrante / Tércio Alberto dos Santos Filho - Integrante / Luciano Colpo Gatiboni - Integrante / María del Mar Orta Cuevas - Integrante / Ofelda Peuelas Rubio - Integrante / Santiago Medina Carrasc - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  PREDIÇÃO DOS TEORES NUTRICIONAIS DE NITROGÊNIO EM MILHO POR DADOS MULTIESPECTRAIS E CORRELAÇÃO COM A FOTOSSÍNTESE, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / Cid Naudi da Silva Campos - Coordenador / Renato de Mello Prado - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Consolidação do PPG Agronomia, Descrição: A biotecnologia dentro da nutrição e fisiologia vegetal é importante para compreendermos os efeitos dos nutrientes no metabolismo das plantas. O nitrogênio atua sobre os processos fisiológicos de absorção, fotossíntese, respiração, multiplicação e diferenciação celular, sendo o nutriente mais absorvido pelo milho. Outro elemento que tem sido foco de estudos é o níquel, componente da enzima urease, a qual catalisa a hidrólise da ureia em amônia (NH3) e dióxido de carbono (CO2), exercendo também, outras funções bioquímicas e fisiológicas nos vegetais. É importante testar a hipótese que a aplicação de Níquel promove incremento da atividade da urease, dos teores de N e da fotossíntese das plantas de milho, sobretudo em condições de alta concentração de nitrogênio. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Coordenador / Paulo Eduardo Teodoro - Integrante / Cid Naudi da Silva Campos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2020 - Atual

  Redes neurais artificiais para quantificar o volume de madeira em espécies de eucalipto, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 29/07/2020., Descrição: Redes neurais artificiais (RNAs) são modelos biológicos que imitam o comportamento do cérebro humano, essa técnica pode ser capaz de estimar o volume de madeira com maior precisão devido a sua capacidade de auto-aprendizagem. Diante disso, a hipótese desta pesquisa é que as RNAs sejam superiores em relação aos métodos disponíveis na literatura para estimar o volume de madeira. Portanto, aqui avaliamos diferentes arquiteturas de RNAs para estimar o volume de madeira em espécies de eucalipto. O experimento teve início em janeiro de 2014 na área experimental da Universidade do Mato Grosso do Sul, Campus Chapadão do Sul, localizado na cidade de Chapadão do Sul. O delineamento experimental adotado foi o de blocos ao acaso com quatro repetições, com 20 plantas dentro de cada parcela. Os tratamentos foram compostos por quatro espécies de eucalipto (E. camaldulensis, E. saligna, E. urophylla e E. grandis) e um clone (GG100). Em janeiro de 2016, dois anos após a implantação do experimento, foram medidas em duas plantas de cada unidade experimental o diâmetro a altura do peito (DAP, cm) e a altura (ALT, m). As medidas de DAP foram obtidas com auxílio de uma fita métrica, ALT foi estimada utilizando um clinômetro Haglof. Posteriormente, estas plantas foram derrubadas para quantificação do volume de madeira pelos métodos de Smalian e Pressler. O volume obtido pelo método de Smalian será considerado como o volume real das árvores. Inicialmente será realizada análise de variância para cada variável para verificar se existe diferença entre as espécies de eucalipto. Após isto, serão empregadas RNAs para predizer o volume de madeira de cada espécie avaliada. Serão testadas diferentes camadas, números de neurônios em cada camada e funções de ativação na rede do tipo retro-propagação com camadas ocultas.Espera-se com esse projeto construir modelos eficientes para estimar o volume de madeira de diferentes espécies de eucalipto. Além disso, espera-se capacitar discentes de graduação e pós-graduação em linguagem R de programação. Essa linguagem é uma das mais utilizadas na área de estatística devido a sua flexibilidade, eficiência computacional, além de ser gratuita. Por fim, espera-se gerar publicações de alto impacto em revistas de Qualis A1 e A2, além de resumos a serem apresentados em congressos nacionais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2019 - 2023

  ASSOCIAÇÃO ENTRE CARACTERES AGRONÔMICOS E ÍNDICES DE VEGETAÇÃO EM MILHO NA REGIÃO DOS CHAPADÕES, Descrição: Apesar de ser uma técnica promissora, o uso de índices de vegetação no melhoramento de plantas é incipiente, e trabalhos com essa abordagem são escassos na literatura. Estudos avaliando a eficiência da técnica na seleção indireta de caracteres agronômicos, como a produtividade de grãos, são inéditos, sobretudo no Estado de Mato Grosso do Sul, e podem ser uma ferramenta fundamental para o sucesso do melhoramento de milho no Estado e na região dos Chapadões. O objetivo desta pesquisa é identificar associações entre índices de vegetação e caracteres agronômicos em cultivares de milho.Nas safras 2019/2020, 2020/2021, 2021/2022 e 2022/2023 serão conduzidos ensaios comparativos de cultivares no setor de Fitotecnia da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campus de Chapadão do Sul. O delineamento experimental utilizado será o de blocos casualizados, com quatro repetições. O número de híbridos e/ou variedades de polinização aberta será variável em função dos diferentes materiais genéticos disponíveis na região. Na maturação, serão colhidas aleatoriamente cinco plantas de cada parcela e avaliados os seguintes caracteres agronômicos: altura de plantas (AP), altura da inserção da primeira espiga (AIE), número de espiga por planta (NE), comprimento e diâmetro da espiga (CE e DE, respectivamente), número de grãos por espiga (NGE), massa de cem grãos (MCG) e produtividade de grãos (PROD). Aos 60 dias após a emergência, será utilizada a aeronave remotamente pilotada (RPA) de asa fixa Sensefly eBee RTK, com controle autônomo de decolagem, plano de voo e aterrissagem. O eBee está equipado com o sensor multiespectral Parrot Sequoia. O sensor multiespectral Sequoia faz aquisição da reflectância nos comprimentos de onda do verde (550 nm), vermelho (660 nm), infravermelho próximo (735 nm) e infravermelho (790 nm). Os índices de vegetação calculados serão: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index) e SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index). Subsequentemente, será realizado o estudo da relação existente entre os caracteres avaliados e os índices de vegetação. Para isto, serão estimadas as correlações fenotípicas entre os caracteres agronômicos com os índices de vegetação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Coordenador / PAULO EDUARDO TEODORO - Integrante / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2019 - 2023

  RELAÇÃO ENTRE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO E CARACTERES AGRONÔMICOS EM SOJA, Descrição: Atualmente, o Brasil se destaca como um dos maiores produtores mundiais de soja [Glycine max (L) Merril.]. No aspecto nacional, o Estado de Mato Grosso do Sul é o quinto maior produtor, contudo, apesar da alta produtividade (3.400 kg ha-1), o Estado possui potencial para incrementar sua produção. Uma das principais formas de aumentar a produtividade de grãos em soja é por meio do melhoramento de plantas. Nas últimas três décadas, o melhoramento de plantas foi responsável pelo aumento de 50 da produtividade da soja no Brasil. Atualmente, são inexistentes programas de melhoramento desta oleaginosa no Estado de Mato Grosso do Sul, sobretudo pela falta de recursos das instituições pú-blicas e mão-de-obra qualificada para realizar as hibridações entre os cultivares, uma vez que a soja possui flores pequenas e cleistogamia. Os produtores, predominantemente, utilizam as cultivares re-comendadas por instituições de pesquisas privadas. O melhoramento genético da soja, além de buscar as características de interesse, busca tam-bém otimizar o processo, visando alcançar uma maior eficiência dos programas. Neste sentido, quando há alta correlação entre caracteres de interesse que demandam tempo e mão-de-obra com avaliações recorrentes a campo (como é o caso de caracteres agronômicos) e um de fácil avaliação, abre-se a vertente para a seleção indireta. A utilização de sensores na agricultura possibilita a avaliação sem contato físico, podendo ser uma nova ferramenta na seleção indireta, visando otimizar tempo, mão-de-obra e custos, além de forne-cer informações com maior precisão. Uma das aplicações do sensoriamento remoto na agricultura é o uso de índices de vegetação (IVs). Os IVs podem ser excelentes caracteres secundários para predição da produtividade de grãos e de características agronômicas, pois possuem alta herdabilidade e facilidade de mensuração de forma remota em um grande número de candidatos a seleção, fornecendo resultados precisos e em menor tempo. Neste sentido, os objetivos desta pesquisa são: Analisar a associação entre caracteres agronômicos e índices de vegetação em genótipos de soja cultivados na região dos Chapadões; i) avaliar a eficiência do uso de IVs como ferramenta auxiliar na seleção indireta de caracteres; ii) identificar genótipos de soja agronomicamente superiores para a região dos Chapadões, com base no uso de IVs; e iii) recomentar genótipos de soja superiores com base em caracteres agronômicos e IVs na região dos Chapadões. Serão conduzidos ensaios comparativos de cultivares no setor de Fitotecnia da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campus de Chapadão do Sul-MS. O número de cultivares utilizadas é variável em função dos diferentes materiais genéticos disponíveis na região. As cultivares são obtidas das diferentes regiões produtoras de soja no Mato Grosso do Sul e apresentam diferentes graus de maturação e ciclo. Os índices de vegetação calculados são: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), GNDVI (Green Normalized Difference Vegeta-tion Index) e SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Coordenador / PAULO EDUARDO TEODORO - Integrante / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2019 - Atual

  Fenotipagem de grandes culturas utilizando índices de vegetação, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 29/07/2020., Descrição: A informação de reflectância espectral de folhas ou copas é utilizada para quantificar índices de vegetação (IV), que são operações simples (por exemplo, relações e diferenças) entre os dados de reflectância espectral em determinados comprimentos de onda. Diante disso, a hipótese desta pesquisa é que os índices de vegetação possam servir como ferramentas auxiliares em um programa de melhoramento de plantas. Portanto, aqui avaliamos diferentes índices de vegetação e sua correlação com a produtividade de grãos. Os experimentos serão conduzidos nas safras 2020/21, 2021/22, 2022/23 na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, localizada no município de Chapadão do Sul (18°41?33??S, 52°40?45??W, com 810 m de altitude), Mato Grosso do Sul. Em todos os experimentos será utilizado delineamento de blocos casualizados com quatro repetições. O número de cultivares de milho e soja a serem avaliadas dependerá da disponibilidade de sementes. As parcelas consistirão de sete linhas com cinco metros de comprimento, com espaçamento de 0,45 m entre fileiras e densidade de 15 plantas por metro para soja e 3 plantas por metro para o milho. Em cada experimento, aos 60 dias após a emergência, será utilizada a aeronave remotamente pilotada (RPA) de asa fixa Sensefly eBee RTK, com controle autônomo de decolagem, plano de voo e aterrissagem. O eBee está equipado com o sensor multiespectral Parrot Sequoia. O sensor multiespectral Sequoia faz aquisição da reflectância nos comprimentos de onda do verde (550 nm), vermelho (660 nm), infravermelho próximo (735 nm) e infravermelho (790 nm). O número de dias para maturação (NDM) corresponderá ao número de dias entre a germinação e a maturação em mais de 50% de plantas da parcela. A produtividade de grãos será avaliada nas fileiras centrais da área útil de cada parcela e extrapolada para kg ha-1, após correção para 13% de umidade. Os dados serão submetidos a análise de regressão linear e múltipla considerando o ciclo ou a produtividade de grãos como variável dependente e os índices de vegetação como variáveis estatísticas. Também serão construídos gráficos de superfície de resposta para relacionar as variáveis agronômicas com os índices de vegetação. Espera-se identificar índices de vegetação que se relacionem com a precocidade e a produtividade de grãos de cultivares de soja. Essas descobertas poderão auxiliar no monitoramento e na predição dessas variáveis, possibilitando o agricultor a planejar sua colheita. Além disso, programas de melhoramento de soja, onde um número grande de genótipos é avaliado anualmente poderão empregar esses índices para selecioná-los com base no ciclo e produtividade de grãos. Por fim, espera-se gerar publicações de alto impacto em revistas de Qualis A1 e A2, além de resumos a serem apresentados em congressos nacionais. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2019 - Atual

  Fenotipagem de grandes culturas utilizando índices de vegetação, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 29/07/2020., Descrição: A informação de reflectância espectral de folhas ou copas é utilizada para quantificar índices de vegetação (IV), que são operações simples (por exemplo, relações e diferenças) entre os dados de reflectância espectral em determinados comprimentos de onda. Diante disso, a hipótese desta pesquisa é que os índices de vegetação possam servir como ferramentas auxiliares em um programa de melhoramento de plantas. Portanto, aqui avaliamos diferentes índices de vegetação e sua correlação com a produtividade de grãos. Os experimentos serão conduzidos nas safras 2020/21, 2021/22, 2022/23 na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, localizada no município de Chapadão do Sul (18°41?33??S, 52°40?45??W, com 810 m de altitude), Mato Grosso do Sul. Em todos os experimentos será utilizado delineamento de blocos casualizados com quatro repetições. O número de cultivares de milho e soja a serem avaliadas dependerá da disponibilidade de sementes. As parcelas consistirão de sete linhas com cinco metros de comprimento, com espaçamento de 0,45 m entre fileiras e densidade de 15 plantas por metro para soja e 3 plantas por metro para o milho. Em cada experimento, aos 60 dias após a emergência, será utilizada a aeronave remotamente pilotada (RPA) de asa fixa Sensefly eBee RTK, com controle autônomo de decolagem, plano de voo e aterrissagem. O eBee está equipado com o sensor multiespectral Parrot Sequoia. O sensor multiespectral Sequoia faz aquisição da reflectância nos comprimentos de onda do verde (550 nm), vermelho (660 nm), infravermelho próximo (735 nm) e infravermelho (790 nm). O número de dias para maturação (NDM) corresponderá ao número de dias entre a germinação e a maturação em mais de 50% de plantas da parcela. A produtividade de grãos será avaliada nas fileiras centrais da área útil de cada parcela e extrapolada para kg ha-1, após correção para 13% de umidade. Os dados serão submetidos a análise de regressão linear e múltipla considerando o ciclo ou a produtividade de grãos como variável dependente e os índices de vegetação como variáveis estatísticas. Também serão construídos gráficos de superfície de resposta para relacionar as variáveis agronômicas com os índices de vegetação. Espera-se identificar índices de vegetação que se relacionem com a precocidade e a produtividade de grãos de cultivares de soja. Essas descobertas poderão auxiliar no monitoramento e na predição dessas variáveis, possibilitando o agricultor a planejar sua colheita. Além disso, programas de melhoramento de soja, onde um número grande de genótipos é avaliado anualmente poderão empregar esses índices para selecioná-los com base no ciclo e produtividade de grãos. Por fim, espera-se gerar publicações de alto impacto em revistas de Qualis A1 e A2, além de resumos a serem apresentados em congressos nacionais. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2019 - Atual

  ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NO MELHORAMENTO GENÉTICO DA SOJA, Descrição: Os índices de vegetação podem ser excelentes caracteres secundários para predição da produtividade de grãos e de características agronômicas, pois possuem alta herdabilidade e facilidade de mensuração de forma remota em um grande número de candidatos a seleção. Apesar de ser uma técnica promissora, o uso de índices de vegetação como ferramenta auxiliar no melhoramento de plantas é incipiente, e trabalhos com essa abordagem são escassos na literatura. O objetivo desta pesquisa é identificar relações entre caracteres agronômicos e índices de vegetação em cultivares de soja. Nas safras 2019/2020, 2020/2021, 2021/2022 e 2022/2023, serão conduzidos ensaios comparativos de cultivares no setor de Fitotecnia da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campus de Chapadão do Sul. As cultivares serão obtidas das diferentes regiões produtoras de soja no Mato Grosso do Sul e terão diferentes graus de maturação e ciclo. Por ocasião da maturação, serão avaliados os seguintes caracteres agronômicos: altura de plantas (AP), altura de inserção da primeira vagem (AIV), número de ramificações por planta (NR), número de vagens por planta (NV), número de grãos por vagem (NGV), massa de cem grãos (MCG) e produtividade de grãos (PG). Aos 60 dias após a emergência, será utilizada a aeronave remotamente pilotada (RPA) de asa fixa Sensefly eBee RTK, com controle autônomo de decolagem, plano de voo e aterrissagem. O eBee está equipado com o sensor multiespectral Parrot Sequoia. O sensor multiespectral Sequoia faz aquisição da reflectância nos comprimentos de onda do verde (550 nm), vermelho (660 nm), infravermelho próximo (735 nm) e infravermelho (790 nm), possuindo um sensor de luminosidade que permite a calibração dos valores adquiridos. As informações obtidas nesses comprimentos de ondas permitem o cálculo dos diversos mapas dos índices de vegetação a serem utilizados nos algoritmos computacionais. Os índices de vegetação calculados serão: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index) e SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index). Subsequentemente, será realizado o estudo da relação existente entre os caracteres avaliados e os índices de vegetação. Para isto, serão estimadas as correlações fenotípicas entre os caracteres agronômicos e de produção com os índices de vegetação. Para expressar graficamente a relação funcional entre as correlações fenotípicas dos caracteres, será construída uma rede de correlações. Posteriormente, as rF serão desdobradas pela análise de trilha em efeitos diretos e indiretos. Por fim, visado a identificação de genótipos superiores para os caracteres avaliados, será realizado agrupamento de médias pelo procedimento de Scott e Knott (1974).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Fábio Henrique Rojo Baio - Integrante.

• 2017 - 2021

  AVALIAÇÃO DE ESPÉCIES DE EUCALYPTUS sp. QUANTO À ADAPTAÇÃO AO BIOMA CERRADO, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 17/03/2022., Descrição: O eucalipto, apesar de ser uma espécie exótica, tem ganhado grande importância no cenário nacional, sendo muito utilizada como fonte de energia e madeira renovável, produção de papel, celulose e essências naturais. Apresenta elevada adaptação as mais diversas condições edafoclimáticas brasileiras, possui rápido crescimento e facilidade de propagação vegetativa. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho será identificar as espécies mais bem adaptadas ao bioma cerrado, para que posteriormente, as espécies com bom desempenho possam vir a compor futuros plantios comerciais. Além disso, de posse dos dados das avaliações individuais, serão selecionadas as melhores árvores para comporem um pomar 'out door' de cruzamentos. Para tanto, um experimento foi instalado no município de Chapadão do Sul-MS. Serão realizadas avaliações fenotípicas no estágio de muda e após o transplante para o campo de seis em seis meses. Os caracteres relacionados a qualidade da madeira (densidade básica e teor de umidade) também serão avaliados nesse período de prorrogação do presente projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador.

• 2017 - 2019

  FATORES QUE AFETAM A PREDIÇÃO GENÔMICA EM FAMÍLIAS DE MEIOS-IRMÃOS, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 04/11/2018., Descrição: A seleção genômica ampla (GWS) é uma ferramenta que incorpora as informações de mar-cadores moleculares a modelos estatísticos com objetivo de estimar o valor genético de cada indi-víduo de forma mais acurada. É uma metodologia aplicável em diversas áreas do melhoramento genético, sobretudo no melhoramento de espécies florestais, cujos ciclos de melhoramento são longos. Esse trabalho terá como objetivo identificar os principais fatores que afetam a predição genômica em famílias simuladas de meios-irmãos, visando aplicações futuras no melhoramento de espécies florestais. Os objetivos específicos são: comparar os principais modelos de GWAS na predição dos valores genéticos genômicos; verificar como a arquitetura genética da característica influência na predição genômica; identificar qual a densidade adequada de marcadores codominantes para a predição ge-nômica; avaliar como o tamanho da população afeta a predição do ganho genético. O projeto será realizado com o uso de simulação computacional e as análises estatísticas serão realizadas em computadores de alta performance do Laboratório de Biometria da Universidade Federal de Viçosa. Projeto cadastrado sob o protocolo 263851.1430.165524.16032017.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Leonardo Lopes Bhering - Integrante.

• 2017 - 2018

  Análise dialélica em linhagens de sorgo granífero, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 27/07/2018., Descrição: O sorgo granífero é considerado o quinto cereal mais cultivado no mundo, sendo uma importante fonte calórica na alimentação humana em países em desenvolvimento. No Brasil, o sorgo granífero é o principal substituto ao milho na formulação de rações para aves, suínos, bovinos e do segmento de pet food. Uma das grandes vantagens da cultura é sua tolerância à deficiência hídrica e solos com baixa fertilidade. Devido a estas características, o cultivo do sorgo tem se expandido durante a época da safrinha, período em que o volume e a frequência de chuvas costumam ser oscilantes e insuficientes. Na busca por cultivares mais adaptadas a estas condições, os programas de melhoramento de sorgo têm buscado novas combinações de híbridos com alto rendimento de grãos, altura de planta ideal para colheita mecanizada e precocidade. Diante deste cenário, os objetivos do trabalho foram: i) estimar a capacidade combinatória de linhagens de sorgo granífero, visando propor uma estratégia de melhoramento para desenvolvimento de novas linhagens macho-estéreis e linhagens restauradoras de fertilidade com potencial para confecção de híbridos com desempenho superior para os caracteres de interesse; ii) identificar híbridos que reúnam alta produtividade, precocidade, altura adequada à colheita e estabilidade fenotípica. Para tanto, 36 híbridos provenientes do cruzamento entre 12 linhagens de sorgo granífero (seis linhagens A x seis linhagens R) foram avaliados em experimentos conduzidos em Sinop, Mato Grosso, e em Sete Lagoas, Minas Gerais. Os caracteres avaliados foram: dias para o florescimento (DF), altura de plantas (AP) e produtividade de grãos (PROD). Para a análise dialélica, adotou-se o método 4 de Griffing (1962) adaptado a dialelos parciais. Para identificar os cruzamentos que menos contribuíram para a interação G x A foi realizada análise de Wricke (1962).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Leonardo Lopes Bhering - Integrante / Flávio Dessaune Tardin - Integrante.

• 2017 - Atual

  RECOMENDAÇÃO DE GENÓTIPOS DE SOJA PARA REGIÃO DOS CHAPADÕES, Descrição: Projeto cadastrado sob o protocolo 286192.1430.165524.06112017.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Leonardo Lopes Bhering - Integrante.

• 2017 - Atual

  IDENTIFICAÇÃO DE GENÓTIPOS DE MILHO COM ADAPABILIDADE GENOTÍPICA A REGIÃO DOS CHAPADÕES, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 04/11/2018., Descrição: Projeto cadastrado sob o protocolo 286429.1430.165524.08112017.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador / Leonardo Lopes Bhering - Integrante.

• 2017 - Atual

  AVALIAÇÃO DE ESPÉCIES DE EUCALYPTUS sp. QUANTO À ADAPTAÇÃO AO BIOMA CERRADO, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Paulo Eduardo Teodoro em 29/07/2020., Descrição: O eucalipto, apesar de ser uma espécie exótica, tem ganhado grande importância no cenário nacional, sendo muito utilizada como fonte de energia e madeira renovável, produção de papel, celulose e essências naturais. Apresenta elevada adaptação as mais diversas condições edafoclimáticas brasileiras, possui rápido crescimento e facilidade de propagação vegetativa. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho será identificar as espécies mais bem adaptadas ao bioma cerrado, para que posteriormente, as espécies com bom desempenho possam vir a compor futuros plantios comerciais. Além disso, de posse dos dados das avaliações individuais, serão selecionadas as melhores árvores para comporem um pomar 'out door' de cruzamentos. Para tanto, um experimento foi instalado no município de Chapadão do Sul-MS. Serão realizadas avaliações fenotípicas no estágio de muda e após o transplante para o campo de seis em seis meses. Os caracteres relacionados a qualidade da madeira (densidade básica e teor de umidade) também serão avaliados nesse período de prorrogação do presente projeto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Coordenador.

• 2015 - 2016

  Resposta de cultivares de feijoeiro a doses de enxofre, Descrição: O feijoeiro é uma planta exigente em nutrientes, e por se tratar de uma leguminosa que apresenta elevados teores de proteínas, exige quantidades elevadas de enxofre (S) para seu desenvolvimento. A absorção, o transporte e a redistribuição de nutrientes se encontram sob controle genético, o que permite inferir sobre a possibilidade de se melhorar e/ou selecionar cultivares mais eficientes no uso de nutrientes, obtendo-se material genético adaptado a diferentes tipos de solos em termos nutricionais. O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho agronômico e o teor de proteína dos grãos de dez cultivares de feijoeiro comum submetidas a diferentes doses de enxofre. O experimento foi conduzido em estufa agrícola na Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, Unidade Universitária de Aquidauana (UEMS/UUA). O delineamento experimental foi o inteiramente casualizado em esquema fatorial, com quatro repetições. A adubação consistirá de quatro doses de S (0, 30, 60 e 120 mg de S dm-3), tendo como fonte o sulfato de amônio (21% de N e 24% de S). Foram utilizadas dez cultivares de feijão: BRS Ametista, BRSMG Madrepérola, BRS Estilo, Pérola, BRSMG Realce, BRS Radiante, BRS Pitanga, Jalo Precoce, BRS Esplendor e BRS Campeiro. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / Marcos Antonio Camacho - Coordenador.

• 2012 - 2013

  Efeito da adubação foliar com silício em híbridos de milho em Aquidauana/MS, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Francisco Eduardo Torres em 11/11/2016., Descrição: Diversos trabalhos têm demonstrado o efeito benéfico da adubação com silício sobre o acréscimo da produção de diversas culturas, como, por exemplo, arroz, batata e cana-de-açúcar. Entretanto, são escassas as informações sobre os benefícios nutricionais do silício para a cultura do milho. Desta forma, objetivou-se, neste estudo, avaliar o efeito da aplicação de silício, via foliar, nas características agronômicas e na produtividade do milho, cultivado no ano agrícola 2012 na região do cerrado de Mato Grosso do Sul. O experimento foi realizado no setor de Fitotecnia da Unidade Universitária de Aquidauana - Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, sendo o solo da área classificado como Argissolo Vermelho Amarelo distrófico. O delineamento estatístico utilizado foi o de blocos ao acaso em esquema fatorial (11 x 2), com quatro repetições. Os tratamentos foram compostos pela combinação entre adubação foliar com silício (com e sem) e onze híbridos (MAXIMUS, FÓRMULA TL, STATUS TL, 2B655, 30A91, 2B433, 30A37, 30A95, 2B604 , 2B587 e 20A55). Os resultados indicam não haver interação entre os híbridos e a adubação foliar com silício, sendo os híbridos FÓRMULA TL, MAXIMUS, STATUS TL e 2B655 os mais produtivos nas condições impostas no experimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Larissa Pereira Ribeiro Teodoro - Integrante / PAULO EDUARDO TEODORO - Integrante / FRANCISCO EDUARDO TORRES - Coordenador / CAIO CÉZAR GUEDES CORREA - Integrante.

Prêmios