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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
21/08/2002 |
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Data da última atualização: |
07/06/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALVES, E. A.; PINTO, F. A. C.; MANTOVANI, E. C.; SENA JUNIOR, D. G. |
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Afiliação: |
EVANDRO CHARTUNI MANTOVANI, CNPMS. |
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Título: |
Avaliação de parâmetros de textura para classificação de plantas daninhas em imagens digitais. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA, 2002. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
As plantas daninhas podem causar danos, qualitativos e quantitativos, às culturas de valor agronômico. A agricultura de precisão, utilizando-se de técnicas de visão artificial, possibilita a análise do local de produção através de imagens digitais que, processadas fornecerão informações para tomada de decisão, possibilitando a otimização de recursos, garantindo maiores lucros e menos impactos ambienttais. Neste trabalho foram selecionados e avaliados 9 parâmetros da matriz de co-ocorrência de imagens digitais monocromáticas de plantas daninhas de folha larga e estreita, coletadas 25 dias após a emergência. Dos nove parâmetros testados, cinco apresentaram resultados satisfatórios individualmente para separação das plantas: Momento angular (f1), valor medio (f2). momento da diferença inversa (f6), entropia (f7) e medida de correlação A (f10). A combinação dos parâmetros f2, f6, f7 e f10 apresentaram o melhor resultado dois a dois. |
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Palavras-Chave: |
Matriz de co-ocorrencia; Visao artificial. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/51112/1/Avaliacao-parametros.pdf
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Marc: |
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520 $aAs plantas daninhas podem causar danos, qualitativos e quantitativos, às culturas de valor agronômico. A agricultura de precisão, utilizando-se de técnicas de visão artificial, possibilita a análise do local de produção através de imagens digitais que, processadas fornecerão informações para tomada de decisão, possibilitando a otimização de recursos, garantindo maiores lucros e menos impactos ambienttais. Neste trabalho foram selecionados e avaliados 9 parâmetros da matriz de co-ocorrência de imagens digitais monocromáticas de plantas daninhas de folha larga e estreita, coletadas 25 dias após a emergência. Dos nove parâmetros testados, cinco apresentaram resultados satisfatórios individualmente para separação das plantas: Momento angular (f1), valor medio (f2). momento da diferença inversa (f6), entropia (f7) e medida de correlação A (f10). A combinação dos parâmetros f2, f6, f7 e f10 apresentaram o melhor resultado dois a dois.
650 $aAgricultura de Precisão
653 $aMatriz de co-ocorrencia
653 $aVisao artificial
700 1 $aPINTO, F. A. C.
700 1 $aMANTOVANI, E. C.
700 1 $aSENA JUNIOR, D. G.
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 9 | |
| 8. |  | ZANDONADI, R. S.; PINTO, F. A. C.; SENA JUNIOR, D. G; QUEIROZ, D. M.; VIANA, P. A.; MANTOVANI, E. C. Identification of lesser cornstalk borer-attacked maize plants using infrared images Biosystems Engineering, London, v. 91, n. 4, p. 433-439, 2005.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado |
| Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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| Registros recuperados : 9 | |
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| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
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