Divergência genética entre progênies de polinização aberta de Pinus caribaea var. hondurensis a partir de caracteres quantitativos.

Este trabalho foi realizado com o objetivo de estimar a divergência genética entre progênies de Pinus caribaea var. hondurensis, por meio de caracteres quantitativos. O experimento foi instalado em delineamento látice 10 x 10, triplo, com 100 tratamentos (96 progênies oriundas de polinização aberta de um pomar clonal da espécie e quatro testemunhas). Foram avaliados os caracteres: diâmetro a 1,30 m do solo, altura total de planta, volume cilíndrico, produção de resina total e resina por área de painel. Utilizou-se a distância generalizada de Mahalanobis (D2) e o método de otimização de Tocher. A maior distância genética observada entre as progênies foi de 100% (D2 = 65,51) e a menor foi de 0,09% (D2 = 0,15). O caractere volume foi o que mais contribuiu para a divergência genética entre os grupos avaliados. O agrupamento a partir do método de otimização de Tocher possibilitou a separação das progênies em quatro grupos, com concentração de 96,9% das progênies em um único grupo. Para que estas progênies possam ser incluídas em programas de melhoramento genético para produção de resina e madeira, cruzamentos controlados deverão ser priorizados entre indivíduos mais produtivos, que apresentaram maior divergência genética.

Divergência genética em genótipos de maracujazeiro azedo, com base em características físicas e químicas dos frutos.

RESUMO: Objetivou-se com o presente trabalho avaliar a divergência genética e as características físicas e químicas de frutos de duas populações do maracujazeiro azedo na região Norte do Espírito Santo, como as progênies de meio-irmãos de acesso local de um plantio comercial (genótipos: 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9 e 10) e do híbrido BRS Ouro Vermelho (genótipos: 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18; 19 e 20). A divergência genética foi avaliada por procedimentos multivariados como a distância generalizada de Mahalanobis (D2) e pelos métodos de agrupamento de otimização de Tocher e UPGMA. Encontrou-se divergência genética entre as populações estudadas promovendo a formação de grupos diferentes entre o método de Tocher e do UPGMA. As características, referentes ao tamanho do fruto, diâmetro polar e equatorial, foram as que mais contribuíram na diversidade genética dos genótipos. Nas populações estudadas de maracujazeiro azedo há grande variabilidade genética quanto às características avaliadas, o que possibilita selecionar plantas com elevado potencial para fins de melhoramento genético. O híbrido BRS Ouro Vermelho apresenta boa adaptação às condições locais. ABSTRACT: The aim of the present work was to evaluate genetic divergence and physical and chemical characteristics in fruit of two populations of sour passion fruit in the northern region of the State of Espírito Santo, Brazil, these being half-sibling progenies from local accessions of a commercial crop (genotypes 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 and 10) and the hybrid BRS Ouro Vermelho (genotypes: 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 and 20). Genetic divergence was evaluated using such multivariate procedures as the generalised Mahalanobis distance (D2) and the Tocher optimisation and UPGMA clustering methods. Genetic divergence was found between the populations under study, promoting the formation of different groups between the Tocher and UPGMA methods. As characteristics for fruit size, the polar and equatorial diameters had the most impact on the genetic diversity of the genotypes. In the populations of sour passion fruit being studied, great genetic variability is seen in the evaluated characteristics, making it possible to select plants of high potential for breeding purposes. The BRS Ouro Vermelho hybrid is well adapted to the local conditions.

Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis.

Collecting ground truth data is an important step to be accomplished before performing a supervised classification. However, its quality depends on human, financial and time ressources. It is then important to apply a validation process to assess the reliability of the acquired data. In this study, agricultural infomation was collected in the Brazilian Amazonian State of Mato Grosso in order to map crop expansion based on MODIS EVI temporal profiles. The field work was carried out through interviews for the years 2005-2006 and 2006-2007. This work presents a methodology to validate the training data quality and determine the optimal sample to be used according to the classifier employed. The technique is based on the detection of outlier pixels for each class and is carried out by computing Mahalanobis distances for each pixel. The higher the distance, the further the pixel is from the class centre. Preliminary observations through variation coefficent validate the efficiency of the technique to detect outliers. Then, various subsamples are defined by applying different thresholds to exclude outlier pixels from the classification process. The classification results prove the robustness of the Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper classifiers. Indeed, those classifiers were insensitive to outlier exclusion. On the contrary, the decision tree classifier showed better results when deleting 7.5% of pixels in the training data. The technique managed to detect outliers for all classes. In this study, few outliers were present in the training data, so that the classification quality was not deeply affected by the outliers.