Redape – Repositório de Dados de Pesquisa da Embrapa
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Forest Inventory on 8 hectares in Belterra, Pará, Brasil in 2018.
No full textThe Forest Inventory data set Projeto Anambé (ANA_A01_2018_Inventory) refers to the inventory carried out in Pará state to serve the purpose of calibration and validation to the LiDAR data obtained in the same area. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Enterprise for Agricultural Research (EMBRAPA) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Projeto Anambé (ANA_A01_2018_Inventário) refere-se ao inventário realizado no estado do Pará para servir de calibração e validação aos dados LiDAR obtidos na mesma área. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agrícola (EMBRAPA) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Caracterização da avicultura no Brasil a partir do Censo Agropecuário 2017 do IBGE.
No full textO objetivo deste conjunto de dados é dimensionar e caracterizar a avicultura no Brasil a partir dos resultados definitivos do Censo Agropecuário 2017, realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A partir do conjunto de dados é possível quantificar os diferentes segmentos da avicultura no Brasil, nas suas grandes regiões geográficas e unidades da federação, por grupos de cabeças e por sistema de criação, bem como caracterizar suas principais dimensões socioeconômicas (área, uso da terra, produção e rebanhos, tipologia do produtor, acesso e origem da orientação técnica, o número de trabalhadores e receita bruta agropecuária e da avicultura). Considerou-se nas tabulações especiais quatro diferentes sistemas de criação (produtores de frangos de corte, produtores de ovos para consumo, produtores de ovos para incubação ou com rebanho de matrizes e outros sistemas) e 11 grupos de cabeças de galináceos (total, de 1 a 100, de 101 a 200, de 201 a 500, de 501 a 1.000, de 1.001 a 5.000, de 5.001 a 10.000, de 10.001 a 50.000, de 50.001 a 100.000, de 100.001 e mais cabeças e sem rebanho na data de referência), abrangendo 33 níveis territoriais (Brasil, Grandes Regiões e Unidades da Federação e Distrito Federal). As variáveis de estoque como rebanho e área são da data de referência do censo que foi 30/09/2017, e as variáveis de fluxo como ovos e cabeças vendidas e valor das vendas são do período de referência do censo que foi o ano-safra de outubro de 2016 a setembro de 2017.The objective of this data set is to size and characterize poultry farming in Brazil based on the definitive results of the 2017 Agricultural Census, carried out by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). From the data set it is possible to quantify the different segments of poultry farming in Brazil, in its large geographic regions and federation units, by livestock groups and farming system, as well as characterize its main socioeconomic dimensions (area, land use , production and herds, type of producer, access and origin of technical assistence, the number of workers and gross revenue from agriculture and poultry farming). In the special tabulations, four different farming systems were considered (broiler chicken producers, egg producers for consumption, egg producers for hatching or with a flock of breeders and other systems) and 11 groups of chicken heads (a total of 1 to 100, from 101 to 200, from 201 to 500, from 501 to 1,000, from 1,001 to 5,000, from 5,001 to 10,000, from 10,001 to 50,000, from 50,001 to 100,000, from 100,001 and more heads and without herd on the reference date), covering 33 territorial levels (Brazil, Major Regions and Federation Units and Federal District). The stock variables such as herd and area are from the census reference date which was 09/30/2017, and the flow variables such as eggs and heads sold and sales value are from the census reference period which was the harvest year from October 2016 to September 2017
Conjunto de dados do projeto "Mapeamento Agropecuário no Cerrado via Combinação de Imagens Multisensores - MULTICER".
No full textEste conjunto de dados contém arquivos relacionados ao projeto "Mapeamento Agropecuário no Cerrado via Combinação de Imagens Multisensores - MULTICER", desenvolvido em parceria por pesquisadores da Embrapa Agricultura Digital, Embrapa Cerrados, Embrapa Meio Ambiente, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), e discentes do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). O objetivo do projeto, que se encerra em 2023, é o desenvolvimento e aprimoramento de metodologias de mapeamento agrícola voltado ao Cerrado, principalmente pelo uso de imagens de satélite multisensor, além de algoritmos de aprendizado de máquina. Para conhecer os resultados do projeto, sugerimos o acesso às publicações relacionadas.
São pontos e polígonos amostrais, em formato shapefile, obtidos entre novembro de 2020 e junho de 2023, nos municípios e pólos agropecuários de Balsas e Tasso Fragoso (MA), Goiatuba (GO), Barreiras (BA), Sorriso (MT), Campo Grande (MS), Uberaba e Uberlândia (MG), e Casa Branca (SP), contendo informações temáticas sobre classes de uso e cobertura da terra (vegetação natural, agricultura e cultivos agrícolas, pastagens, entre outras), além de dados e informações acerca da qualidade das pastagens (degradação, presença de invasoras, cupinzeiros e solo exposto, etc.). As informações foram adquiridas com auxílio do aplicativo AgroTag, desenvolvido pela Embrapa. Cada estado contém seu próprio banco de dados, nomeados como 'Dados_MultiCER_SIGLA', por exemplo, 'Dados_MultiCER_SP'. Para os dados de cada estado, é possível acessar, também, uma pasta contendo fotografias (ex: Fotos_MultiCER_SP') tiradas durante as visitas de campo, que podem ser relacionadas aos pontos amostrais por meio do campo 'ID' das respectivas tabelas de atributos. Essas fotografias estão disponibilizadas em uma pasta aberta no Google Drive, no seguinte link: (https://drive.google.com/drive/folders/1JVWtXkpr7vRmtiqQq0MIFD05MplQmu94?usp=drive_link). Ademais, este conjunto de dados contém, também, mapas de uso agrícola e cobertura da terra, em formato 'GeoTIFF', produzidos com séries temporais de imagens de satélite e algoritmos de aprendizado de máquina, resultantes das publicações relacionadas ao projeto. Cada arquivo disponibilizado contém uma descrição detalhada de seu conteúdo. Esse conjunto de dados pode ser utilizado, pela comunidade científica, para treinamento e validação modelos de classificação supervisionada de uso e cobertura da terra, além de estudos relacionados à qualidade das pastagens do Cerrado
LiDAR survey on 1000 hectares in Andiroba, Paragominas, Pará, Brasil in 2013 - optional dataset.
No full textThe LiDAR data Fazenda Andiroba (AND_A01_2013_LiDAR_optional_data_set) refers to the survey carried out in Paragominas municipality, Pará state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Fazenda Andiroba (AND_A01_2013_LiDAR_optional_data_set) referem-se ao levantamento realizado no município de Paragominas, estado do Pará, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Forest Inventory on 2.5 hectares in Bonal, Rio Branco, Acre, Brasil in 2014.
No full textThe Forest Inventory data set Bonal (BON_A01_2014_Inventory) refers to the inventory carried out in in Rio Branco municipality, Acre state, Brazil. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Bonal (BON_A01_2014_Inventário) refere-se ao inventário realizado no município de Rio Branco, estado do Acre, Brasil. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Competição de clones de cajueiro anão-precoce conduzido na estação experimental de Paraipaba-CE no período de 2001-2004
No full textDados obtidos de experimentos de competição de clones de caju, implantados em 2000 na estação experimental de Paraipaba, da Embrapa Agroindústria Tropical. O experimento gerou dados de 2001 a 2004. Foram coletados e comparados dados de produção de castanhas, número de castanhas, peso de castanha, altura de planta e diâmetro da copa das plantas e indicadores tecnológicos do beneficamento de castanha
LiDAR survey on 995,42 hectares in Santarem, Pará, Brasil in 2013 - optional dataset.
No full textThe LiDAR data Santarém I (ST1_A01_2013_LiDAR_optional_data_set) refers to the survey carried out in Belterra, Placas and Rurópolis municipalities, Pará state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Santarém I (ST1_A01_2013_LiDAR_optional_data_set) referem-se ao levantamento realizado nos municípios de Belterra, Placas e Rurópolis, estado do Pará, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 176.2 hectares in Ucayali, Peru in 2017.
No full textThe LiDAR data Ucayali (PRU_A01_2017_LiDAR) refers to the survey carried out in Ucayali region, Peru. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados LiDAR Ucayali (PRU_A01_2017_LiDAR) referem-se à pesquisa realizada na região de Ucayali, Peru. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados classificados de nuvem de pontos formatados em LAS (entregues pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
Forest Inventory on 5 hectares in Andiroba, Paragominas, Pará, Brasil in 2013.
No full textThe Forest Inventory data set Fazenda Andiroba (AND_A01_2013_Inventory) refers to the inventory carried out in Paragominas municipality, Pará state, Brazil. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. A comma separated value (CSV) file format containing the data;
b. A readme Portable Document file (PDF) format which provides information about the .csv file content, explanation of each section of the document and any complement necessary.
c. Map of Forest Inventory Plots carried out in the area (shapefile).
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."O conjunto de dados do Inventário Florestal Fazenda Andiroba (AND_A01_2013_Inventário) refere-se ao inventário realizado no município de Paragominas, estado do Pará, Brasil. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Um formato de arquivo de valor separado por vírgula (CSV) contendo os dados;
b. Um arquivo leia-me Portable Document file (PDF) que fornece informações sobre o conteúdo do arquivo .csv, explicação de cada seção do documento e qualquer complemento necessário.
c. Mapa das Parcelas de Inventário Florestal realizadas na área (shapefile).
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.
LiDAR survey on 1020 hectares in Saracá-Taquera, Oriximiná, Pará, Brasil in 2013.
No full textThe LiDAR data Floresta Nacional de Saracá-Taquera (FST_A01_2013_LiDAR) refers to the survey carried out in Saracá-Taquera National Forest, Pará state, Brazil. The data were collected under the project Sustainable Landscapes, a project supported by the United States Agency for International Development (USAID) and US Department of State. The United States Forest Service working in collaboration with the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) have made possible the provision of high accuracy LiDAR data aiming at developing new methods and generating knowledge in the field.
This dataset contains:
a. Classified LAS formatted point cloud data – compressed LAS files: LAZ format (vendor delivered);
b. Digital Terrain Model (vendor delivered);
c. Map of LiDAR coverage area and block boundaries;
“Data were acquired by the Sustainable Landscapes Brazil project supported by the Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), the US Forest Service, USAID and the US Department of State."Os dados do LiDAR Floresta Nacional de Saracá-Taquera (FST_A01_2013_LiDAR) referem-se ao levantamento realizado na Floresta Nacional de Saracá-Taquera, estado do Pará, Brasil. Os dados foram coletados no âmbito do projeto Paisagens Sustentáveis, um projeto apoiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) e Departamento de Estado dos EUA. O Serviço Florestal dos Estados Unidos trabalhando em colaboração com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) tornou possível o fornecimento de dados LiDAR de alta precisão com o objetivo de desenvolver novos métodos e gerar conhecimento no campo.
Este conjunto de dados contém:
a. Dados de nuvem de pontos formatados em LAS classificados – arquivos LAS compactados: formato LAZ (entregue pelo fornecedor);
b. Modelo Digital de Terreno (entregue pelo fornecedor);
c. Mapa da área de cobertura LiDAR e limites dos blocos;
“Os dados foram adquiridos pelo projeto Paisagens Sustentáveis Brasil, apoiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), Serviço Florestal dos EUA, USAID e Departamento de Estado dos EUA.