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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
23/02/2011 |
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Data da última atualização: |
10/03/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; ALVES, H. M. R.; VOLPATO, M. M. L.; ANDRADE, L. N. de; BRAGA, R. C. A.; SOUZA, V. C. O. de. |
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Afiliação: |
TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, GeoSolos; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, GeoSolos; LÍVIA NAIARA DE ANDRADE, GeoSolos; RICARDO CÉSAR ARSILLO BRAGA, GeoSolos; VANESSA CRISTINA OLIVEIRA DE SOUZA, GeoSolos. |
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Título: |
Redes neurais artificiais aplicadas na identificação automática de áreas cafeeiras obtidas por imagem de satélite. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora, principalmente na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho, é apresentado uma aplicação de RNAs na identificação de áreas cafeeiras que possui um padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes de uso da terra. Foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite HRV/SPOT5 da região de Guaxupé (MG) com o software de processamento de imagens IDRISI. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, o que é considerado um índice bom. A metodologia de Redes Neurais Artificiais do tipo multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se acrescente outros dados de entrada para melhorar a classificação. |
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Palavras-Chave: |
Classificação. |
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Thesagro: |
Cafeicultura; Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/29248/1/Redes-neurais-artificiais.pdf
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Marc: |
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520 $aA aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora, principalmente na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho, é apresentado uma aplicação de RNAs na identificação de áreas cafeeiras que possui um padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes de uso da terra. Foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite HRV/SPOT5 da região de Guaxupé (MG) com o software de processamento de imagens IDRISI. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, o que é considerado um índice bom. A metodologia de Redes Neurais Artificiais do tipo multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se acrescente outros dados de entrada para melhorar a classificação.
650 $aCafeicultura
650 $aSensoriamento Remoto
653 $aClassificação
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700 1 $aALVES, H. M. R.
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700 1 $aANDRADE, L. N. de
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
03/02/2022 |
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Data da última atualização: |
14/07/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
PEREIRA, F. S.; STEMPKOWSKI, L. A.; FAJARDO, T. V. M.; NHANI JUNIOR, A.; LAU, D.; MAR, T. B.; NASCIMENTO, S. C. do; BOGO, A.; CASA, R. T.; SILVA, F. N. da. |
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Afiliação: |
FERNANDO SARTORI PEREIRA, Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC); LUCAS ANTONIO STEMPKOWSKI, Universidade Federal de Viçosa (UFV); THOR VINICIUS MARTINS FAJARDO, CNPUV; ANTONIO NHANI JUNIOR, CNPTIA; DOUGLAS LAU, CNPT; TALITA BERNARDON MAR, CNPT; SAMARA CAMPOS DO NASCIMENTO, Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC); AMAURI BOGO, Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC); RICARDO TREZZI CASA, Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC); FABIO NASCIMENTO DA SILVA, Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC). |
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Título: |
A novel tenuivirus infecting wheat in Brazil. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Archives of Virology, online, Feb. 2022. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1007/s00705-022-05361-6 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Since 1948, pale yellow wheat spike have been reported in southern Brazil. This symptom was associated with tenuiviruses due to the observation of cytoplasmic inclusions constituted by a mass of filamentous particles (7?10 nm in diameter) with indeterminate length, identical to those found in ?leaf dip? preparations. Such symptoms are still seen in wheat crops; how- ever, there is a lack of information regarding this pathosystem. Decades after the first report, the first sequences of wheat white spike virus were characterized. Wheat plants with symptoms such as pale yellowing, chlorotic streaks, and leaf mosaic were collected in Paraná State, Southern Brazil. High-throughput sequencing was used to determine the nearly complete nucleotide sequence of the viral genome. The genome is composed of five RNAs with a total size of 18,129 nucleotides, with eight open reading frames (ORFs). The virus identified in this study can be included in a new species in the family Phenuiviridae, genus Tenuivirus, and we have tentatively named this virus ?wheat white spike virus?. |
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Palavras-Chave: |
Pale yellow wheat spike; Phenuiviridae; Wheat spike; Wheat white spike virus. |
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Thesagro: |
Espiga; Trigo. |
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Thesaurus NAL: |
Wheat. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230827/1/Silva-etAL-2022-Springer.pdf
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Marc: |
LEADER 01954naa a2200325 a 4500
001 2139614
005 2022-07-14
008 2022 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/s00705-022-05361-6$2DOI
100 1 $aPEREIRA, F. S.
245 $aA novel tenuivirus infecting wheat in Brazil.$h[electronic resource]
260 $c2022
520 $aSince 1948, pale yellow wheat spike have been reported in southern Brazil. This symptom was associated with tenuiviruses due to the observation of cytoplasmic inclusions constituted by a mass of filamentous particles (7?10 nm in diameter) with indeterminate length, identical to those found in ?leaf dip? preparations. Such symptoms are still seen in wheat crops; how- ever, there is a lack of information regarding this pathosystem. Decades after the first report, the first sequences of wheat white spike virus were characterized. Wheat plants with symptoms such as pale yellowing, chlorotic streaks, and leaf mosaic were collected in Paraná State, Southern Brazil. High-throughput sequencing was used to determine the nearly complete nucleotide sequence of the viral genome. The genome is composed of five RNAs with a total size of 18,129 nucleotides, with eight open reading frames (ORFs). The virus identified in this study can be included in a new species in the family Phenuiviridae, genus Tenuivirus, and we have tentatively named this virus ?wheat white spike virus?.
650 $aWheat
650 $aEspiga
650 $aTrigo
653 $aPale yellow wheat spike
653 $aPhenuiviridae
653 $aWheat spike
653 $aWheat white spike virus
700 1 $aSTEMPKOWSKI, L. A.
700 1 $aFAJARDO, T. V. M.
700 1 $aNHANI JUNIOR, A.
700 1 $aLAU, D.
700 1 $aMAR, T. B.
700 1 $aNASCIMENTO, S. C. do
700 1 $aBOGO, A.
700 1 $aCASA, R. T.
700 1 $aSILVA, F. N. da
773 $tArchives of Virology, online, Feb. 2022.
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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