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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  06/03/2007
Data da última atualização:  17/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  CAMARGO NETO, J.; MEYER, G. E.; JONES, D. D.
Afiliação:  JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; GEORGE E. MEYER, Biological Systems Engineering/University of Nebraska; DAVID D. JONES, Biological Systems Engineering/University of Nebraska.
Título:  Individual leaf extractions from young canopy image using Gustafson-Kessel clustering and a genetic algorithm.
Ano de publicação:  2006
Fonte/Imprenta:  Computers and Electronics in Agriculture, v. 51, p. 66-85, 2006.
DOI:  10.1016/j.compag.2005.11.002
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  The extraction of individual concealed leaves from images of complex plant canopies is a necessary step for taxonomic feature acquisition, species identification, and mapping using a modern personal computer. A new system for individual leaflet extraction was developed and tested, based on connected components, fuzzy clustering and a genetic optimization algorithm. Color images were taken of young, but sparse green canopies, grown in both greenhouse and field conditions. Some images contained individual leaves as connected components, which were readily apparent after separation of the vegetation from its background. Fragments of all other leaves imbedded in the canopy were obtained using the Gustafson?Kessel (GK) clustering algorithm. Each leaf fragment was labeled and placed in a variable length data structure called a chromosome, which represented selected leaf fragments and its neighbors. A genetic algorithm was then used to systematically reassemble the fragments of non-occluded, individual leaves. System performance was evaluated by comparing the number of individual leaves extracted by the computer per plant or plant canopy connected component for various soil/residue backgrounds and time after emergence. 83.5% of the plants in the second week produced at least one computer-extracted leaf for identification. Ninty-two percent of the plants had at least one computer extracted leaf by the third week. 84.7% had more than three computer extracted leaves for identification... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Algoritmo genético; Fuzzy clustering; Genetic algorithm; Leaf extraction; Machine vision; Visão computacional.
Thesaurus Nal:  Computer vision.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
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CNPTIA11418 - 2UPCAP - DD
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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202.Imagem marcado/desmarcadoOLIVEIRA, I. R. de; CARVALHO, H. W. L. de; CARVALHO, C. G. P. de; FERREIRA, F. M. de B.; LIRA, M. A.; RANGEL, J. H. de A.; FEITOSA, L. F.; MENEZES, A. F.; RODRIGUES, C. S.; MELO, K. E. de O. Avaliação de genótipos de girassol do ensaio final de primeiro ano no nordeste brasileiro, no ano agrícola de 2008. In: REUNIÃO NACIONAL DE PESQUISA DO GIRASSOL, 18., SIMPÓSIO NACIONAL SOBRE A CULTURA DO GIRASSOL, 6., 2009. Pelotas. Anais... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2009. Editado por Ana Claudia Barneche de Oliveira, Ana Paula Afonso Scheneid da Rosa e Márcia Vizzotto. p. 119-123
Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado.
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado.
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado.
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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Tipo: Artigo em Anais de Congresso
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