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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
18/01/2024 |
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Data da última atualização: |
18/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SCHUTZ, D. R.; PENALOZA, E. A. G.; MERCALDI, H. V.; SILVA, L. J. R.; OLIVEIRA, V. A.; CRUVINEL, P. E. |
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Afiliação: |
Universidade de São Paulo; Universidade Federal de Pelotas; Universidade Federal de São Carlos; Universidade de São Paulo; Universidade de São Paulo; PAULO ESTEVAO CRUVINEL, CNPDIA. |
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Título: |
Classificador em tempo real do tamanho de gota de um pulverizador agrÍcola baseado em redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SENSORS, ACTUATORS, METERING AND SENSING - ALLSENSORS 2023, 8., 2023, Venice, Italy. Proceedings... Wilmington, USA: IARIA, 2023. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Dentre as diferentes etapas envolvidas nos processos produtivos agrícolas, a pulverização agrícola utilizada para o controle fitossanitário abrange grande parte do custo total de produção e sua incorreta execucão pode aumentar os riscos humanos e biológicos. Assim pesquisas são necessárias para garantir o uso adequado de defensivos agrícolas, assegurando a qualidade da aplicação. Dentre os indicadores de qualidade, fornecidos pelo espectro de gotas, o diâmetro médio volumétrico (DMV) é um dos mais utilizados. Porém, sua análise é baseada em testes pós aplicação, consequentemente impedindo a atuação no momento da pulverização do agrotóxico. Esta pesquisa tem como objetivo a implementação de uma arquitetura de rede neural artificial (RNA) em um pulverizador agrícola com tecnologia de injeção direta, de modo a efetuar a classificação do tamanho de gotas em tempo real baseadas em medições de vazão, pressão e resistência fluídica provenientes dos instrumentos no pulverizador e históricos de caracteríısticas operacionais do maquinário. Assim, treinamentos e testes são realizados com base em resultados experimentais e tabelas provenientes de manuais técnicos dos fabricantes dos bicos. Resultados obtidos permitem caracterizar que a metodologia usada propiciam estimativas adequadas do tamanho de gotas, aumentando a qualidade de aplicação. |
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Palavras-Chave: |
Diâmetro médio volumétrico; Pulverização agrícola; Redes neurais artificiais; Sistemas inteligentes. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161039/1/P-Classificador-em-tempo-real-do-tamanho-de-gota.pdf
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Marc: |
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520 $aDentre as diferentes etapas envolvidas nos processos produtivos agrícolas, a pulverização agrícola utilizada para o controle fitossanitário abrange grande parte do custo total de produção e sua incorreta execucão pode aumentar os riscos humanos e biológicos. Assim pesquisas são necessárias para garantir o uso adequado de defensivos agrícolas, assegurando a qualidade da aplicação. Dentre os indicadores de qualidade, fornecidos pelo espectro de gotas, o diâmetro médio volumétrico (DMV) é um dos mais utilizados. Porém, sua análise é baseada em testes pós aplicação, consequentemente impedindo a atuação no momento da pulverização do agrotóxico. Esta pesquisa tem como objetivo a implementação de uma arquitetura de rede neural artificial (RNA) em um pulverizador agrícola com tecnologia de injeção direta, de modo a efetuar a classificação do tamanho de gotas em tempo real baseadas em medições de vazão, pressão e resistência fluídica provenientes dos instrumentos no pulverizador e históricos de caracteríısticas operacionais do maquinário. Assim, treinamentos e testes são realizados com base em resultados experimentais e tabelas provenientes de manuais técnicos dos fabricantes dos bicos. Resultados obtidos permitem caracterizar que a metodologia usada propiciam estimativas adequadas do tamanho de gotas, aumentando a qualidade de aplicação.
653 $aDiâmetro médio volumétrico
653 $aPulverização agrícola
653 $aRedes neurais artificiais
653 $aSistemas inteligentes
700 1 $aPENALOZA, E. A. G.
700 1 $aMERCALDI, H. V.
700 1 $aSILVA, L. J. R.
700 1 $aOLIVEIRA, V. A.
700 1 $aCRUVINEL, P. E.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
10/08/2009 |
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Data da última atualização: |
13/07/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
GUIMARAES, C. T.; MAGALHAES, J. V. D.; JARDIM, S. N.; ALMEIDA, R. V.; MARON, L.; PARENTONI, S. N.; ALVES, V. M. C.; LANA, U. G. D. P.; GAMA, E. E. G.; HOEKENGA, O.; PAIVA, E.; KOCHIAN, L. V. |
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Afiliação: |
CLAUDIA TEIXEIRA GUIMARAES, CNPMS; JURANDIR VIEIRA DE MAGALHAES, CNPMS; SILVIA NETO JARDIM, CNPMS; Ramon V. Almeida, CNPMS; Lyza Maron, Cornell University; SIDNEY NETTO PARENTONI, CNPMS; VERA MARIA CARVALHO ALVES, CNPMS; UBIRACI GOMES DE PAULA LANA, CNPMS; Elto E. G. Gama, CNPMS; Owen Hoekenga, Cornell University; EDILSON PAIVA, CNPMS; Leon V. Kochian, Cornell University. |
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Título: |
QTL and selection mapping for Al tolerance in tropical maize. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON PLANT-SOIL INTERACTIONS AT LOW pH, 7., 2009, Guangzhou. Plant-Soil Interactions at Low pH: nutriomic approach: proceedings. Guangzhou: South China University of Technology, 2009. p. 147-148. |
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Idioma: |
Inglês |
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Thesagro: |
Alumínio; Milho; Zea Mays. |
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Categoria do assunto: |
S Ciências Biológicas |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/58102/1/QTL-selection.pdf
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Marc: |
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245 $aQTL and selection mapping for Al tolerance in tropical maize.$h[electronic resource]
260 $aIn: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON PLANT-SOIL INTERACTIONS AT LOW pH, 7., 2009, Guangzhou. Plant-Soil Interactions at Low pH: nutriomic approach: proceedings. Guangzhou: South China University of Technology, 2009. p. 147-148.$c2009
650 $aAlumínio
650 $aMilho
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700 1 $aJARDIM, S. N.
700 1 $aALMEIDA, R. V.
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700 1 $aPARENTONI, S. N.
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700 1 $aGAMA, E. E. G.
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700 1 $aPAIVA, E.
700 1 $aKOCHIAN, L. V.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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