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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
27/12/2023 |
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Data da última atualização: |
27/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. |
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Afiliação: |
MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, PESQUISADOR VISITANTE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, PESQUISADORA VISITANTE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS. |
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Título: |
Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas. |
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Palavras-Chave: |
Degradação do solo; Indicadores Sócio-Agro-Ambientais; IS_Agro. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Algodão. Para informações adicionais entre em contato com cnpa.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Algodão. |
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Data corrente: |
12/03/1998 |
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Data da última atualização: |
18/12/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, J. G. de. |
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Afiliação: |
JOSÉ GOMES DE SOUZA, EMBRAPA ALGODÃO. |
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Título: |
Teor de amido como um parametro de resistencia a seca no algodoeiro(Gossypium hirsutum L.) |
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Ano de publicação: |
1982 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA PARA O PROGRESSO DA CIENCIA, 34., 1982, Campinas. Resumos...Campinas: Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciencia, 1982. p.14-15. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Annual; Brasil; Campina Grande; Drougth; Fisiology; Paraiba; Resistance. |
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Thesagro: |
Algodão; Fisiologia; Gossypium Hirsutum; Resistência; Seca. |
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Thesaurus NAL: |
cotton. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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773 $tIn: REUNIAO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA PARA O PROGRESSO DA CIENCIA, 34., 1982, Campinas. Resumos...Campinas: Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciencia, 1982. p.14-15.
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Registro original: |
Embrapa Algodão (CNPA) |
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