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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
18/03/2011 |
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Data da última atualização: |
19/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BENKO-ISEPPON, A. M.; KIDO, E. A.; PANDOLFI, V.; BARBOSA, P. K. A; BELARMINO, L. C.; MONTE, S. J. H. do; BRANDÃO, R. M. S. de; ARAUJO, A. de S.; CASTRO, J. A. F. de; SOARES-CAVALCANTI, N. da M.; SILVA, A. R. da; CALSA JUNIOR, T.; ROCHA, M. de M.; WINTER, P.; KAHL, G.; ROTTER, B.; HORRES, R.; MOLINA, C.; JUNGMANN, R.; AMORIM, L. L. B.; ONOFRE, A. V. C.; FERREIRA-NETO, J. R. C.; GRANJEIRO, T. B.; LIMA, A. S.; LOBO, M. D. P.; HOULLOU-KIDO, L. M.; CARVALHO, R. de; WANDERLEY-NOGUEIRA, A. C.; BARROS, P. dos S.; VIEIRA-MELLO, G. S.; BRASILEIRO-VIDAL, A. C.; BORTOLETI, K. C. de A.; PEDROSA-HARAND, A.; ANDRADE, P. P. de; ANDRADE, G. P. de; PIO-RIBEIRO, G.; SITTOLIN, I. M.; FREIRE FILHO, F. R. |
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Afiliação: |
ANA M. BENKO-ISEPPON, UFPE; EDERSON A. KIDO, UFPE; VALESCA PANDOLFI, UFPE; PEDRANNE K. A. BARBOSA, UFPE; LUIZ C. BELARMINO, UFPE; SEMIRAMIS J. H. DO MONTE, UFPI; RAFAEL M. S. DE S. BRANDÃO, UFPI; ANAREGINA DE S. ARAUJO, UFPI; JOSE A. F. DE CASTRO, UFPI; NINA DA M. SOARES-CAVALCANTI, UFPE; ADRIANO R. DA SILVA, UFPE; TERCILIO CALSA JUNIOR, UFPE; MAURISRAEL DE MOURA ROCHA, CPAMN; PETER WINTER, JOHANN WOLÍGANG GOETHE UNIVERSITAT GENXPRO, FRANKFURT AM MAIN, GERMARY; GUNTER KAHL, JOHANN WOLÍGANG GOETHE UNIVERSITAT GENXPRO, FRANKFURT AM MAIN, GERMARY; BJORN ROTTER, JOHANN WOLÍGANG GOETHE UNIVERSITAT GENXPRO, FRANKFURT AM MAIN, GERMARY; RALF HORRES, JOHANN WOLÍGANG GOETHE UNIVERSITAT GENXPRO, FRANKFURT AM MAIN, GERMARY; CARLOS MOLINA, JOHANN WOLÍGANG GOETHE UNIVERSITAT GENXPRO, FRANKFURT AM MAIN, GERMARY; RUTH JUNGMANN, JOHANN WOLÍGANG GOETHE UNIVERSITAT GENXPRO, FRANKFURT AM MAIN, GERMARY; LIDIANE L. B. AMORIM, UFPE; ALBERTO V. C. ONOFRE, UFPE; JOSE R. C. FERREIRA-NETO, UFPE; THALLES B. GRANJEIRO, UFC; ADRIANA S. LIMA, UFC; MARINA D. P. LOBO, UFC; LAUREEN M. HOULLOU-KIDO, CETENE; REGINALDO DE CARVALHO, UFPE; ANA C. WANDERLEY-NOGUEIRA, UFPE; PETRA DOS S. BARROS, UFPE; GABRIELA S. VIEIRA-MELLO, UFPE; ANA C. BRASILEIRO-VIDAL, UFPE; KYRIA C. DE A. BORTOLETI, UFPE; ANDREA PEDROSA-HARAND, UFPE; PAULO P. DE ANDRADE, UFPE; GENIRA P. DE ANDRADE, UFPE; GILVAN PIO-RIBEIRO, UFRPE; ILZA MARIA SITTOLIN, CPAMN; FRANCISCO RODRIGUES FREIRE FILHO, CPAMN. |
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Título: |
Brazilian cowpea transcriptome project: over 20 million expressed sequence tags to understand salinity and virus resistance. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE BIOTECNOLOGIA, 3., 2010. Fortaleza. Programa e resumos. Brasília, DF: SBBiotec, 2010. |
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Páginas: |
p. 97-98. |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Feijão-caupi. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/30057/1/Brazilian0001.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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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 Solos. |
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Data corrente: |
28/04/2023 |
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Data da última atualização: |
22/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VIEIRA, L. P.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; RIBEIRO, J. A. |
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Afiliação: |
LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; JOÃO ARAÚJO RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO RIO DE JANEIRO. |
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Título: |
Deep learning e segmentação semântica de imagens para diagnóstico de níveis de degradação de pastagem. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1024-1027. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O processo de degradação de pastagem pode ser identificado quando a produção de forragem diminui, consequentemente, o aumento das áreas descobertas e plantas invasoras. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação semântica de fotografias para diferenciação de plantas invasoras, forrageiras, solo exposto e palhada por meio do modelo DeeplabV3+. Primeiramente o modelo foi treinado com amostras do banco de dados The GrassClover Image Dataset for Semantic and Hierarchical Species Understanding in Agriculture. Um pequeno banco de dados foi construído a partir das fotografias ortogonais, retiradas da plataforma Atlas das Pastagens. Após o processo de treinamento com os dois bancos de imagens os resultados demonstraram satisfatórios com valores de MIoU de 87,6% com o primeiro banco de imagens e 75,4% com segundo banco de imagens. Conclui-se que as técnicas de segmentação semântica de imagens apresentam potencial para subsidiar a classificação da degradação de pastagens. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Redes Neurais Convolucionais; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Pastagem. |
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Thesaurus NAL: |
Image analysis. |
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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/1153427/1/Deep-learning-e-segmentacao-semantica-de-imagens-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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