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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
21/02/2011 |
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Data da última atualização: |
11/03/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ANDRADE, L. N.; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; DAVIS JUNIOR, C. A.; VOLPATO, M. L. M.; ALVES, H. M. R. |
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Afiliação: |
LÍVIA N. ANDRADE, UFMG/UFLA; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, EPAMIG/URESM; WILIAN SOARES LACERDA, UFLA/DCC; CLODOVEU AUGUSTO DAVIS JUNIOR, UFMG/DCC; MARGARETE LORDELO MARIN VOLPATO, EPAMI/URESM; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC. |
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Título: |
Identificação automática de áreas cafeeiras em imagens de satélite utilizando redes neurais artificiais. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In.: CONGRESSO DE PÓS-GRADUAÇÃO DA UFLA, 19, 2010, Lavras. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55,84% para o relevo mais movimentado e 60,29% para o relevo menos movimentado. |
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Palavras-Chave: |
Rede neural artificial. |
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Thesagro: |
Cafeicultura; Sensoriamento Remoto. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/29314/1/Identificacao-automatica.pdf
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Marc: |
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520 $aA cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55,84% para o relevo mais movimentado e 60,29% para o relevo menos movimentado.
650 $aCafeicultura
650 $aSensoriamento Remoto
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700 1 $aALVES, H. M. R.
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Registro original: |
Embrapa Café (CNPCa) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
25/09/2008 |
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Data da última atualização: |
04/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Internacional - A |
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Autoria: |
SILVA, K. J. D. e; SOUZA, E. A. de; SARTORATO, A.; FREIRE, C. N. de S. |
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Afiliação: |
Kaesel Jackson Damasceno e Silva, Embrapa Meio-Norte; Elaine Aparecida de Souza Laboratório de Resistência de Plantas à Doenças e Genética Molecular Departamento de Biologia Universidade Federal de Lavras; Aloisio Sartorato, Embrapa Arroz e Feijão; Cassius nonato de Souza Freire Laboratório de Resistência de Plantas à Doenças e Genética Molecular Departamento de Biologia Universidade Federal de Lavras. |
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Título: |
Pathogenic variability of isolates of Pseudocercospora griseola, the cause of common bean angular leaf spot, and its implications for resistance breeding. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Phytopathology, Berlin, v. 156, n. 10, p. 602-606, Oct. 2008. |
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ISSN: |
0931-1785 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The pathogenic variability was evaluated of 48 Pseudocercospora griseola isolates collected in the State of Minas Gerais, Brazil. Isolates were inoculated to a set of 12 international differential cultivars in a greenhouse. Ten pathotypes (55-15, 63-7, 63-15, 63-23, 63-25, 63-27, 63-31, 63-47, 63-55 and 63-63) were identified, showing the great pathogenic variability of this fungus in Minas Gerais State. Pathotypes 55-15, 63-15, 63-25 and 63-27 had not previously been reported in the State. Of the 48 isolates, all except pathotype 55-1547 induced a compatible reaction with all cultivars from the Andean group. Isolates were highly pathogenic in both Andean and Mesoamerican cultivars, thus being classified as Mesoamerican pathotypes. Pathotype 63-63 was the most widespread, and overcame the resistance genes present in all differential cultivars. |
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Palavras-Chave: |
Pseudocercospora griseola. |
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Thesagro: |
Doença de Planta; Feijão; Mancha Angular; Melhoramento Genético Vegetal; Patógeno; Phaseolus Vulgaris; Resistência; Variedade. |
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Thesaurus NAL: |
Brazil; Phaeoisariopsis griseola. |
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Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/118735/1/Journalv156n10p602.pdf
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Marc: |
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245 $aPathogenic variability of isolates of Pseudocercospora griseola, the cause of common bean angular leaf spot, and its implications for resistance breeding.$h[electronic resource]
260 $c2008
520 $aThe pathogenic variability was evaluated of 48 Pseudocercospora griseola isolates collected in the State of Minas Gerais, Brazil. Isolates were inoculated to a set of 12 international differential cultivars in a greenhouse. Ten pathotypes (55-15, 63-7, 63-15, 63-23, 63-25, 63-27, 63-31, 63-47, 63-55 and 63-63) were identified, showing the great pathogenic variability of this fungus in Minas Gerais State. Pathotypes 55-15, 63-15, 63-25 and 63-27 had not previously been reported in the State. Of the 48 isolates, all except pathotype 55-1547 induced a compatible reaction with all cultivars from the Andean group. Isolates were highly pathogenic in both Andean and Mesoamerican cultivars, thus being classified as Mesoamerican pathotypes. Pathotype 63-63 was the most widespread, and overcame the resistance genes present in all differential cultivars.
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650 $aPhaeoisariopsis griseola
650 $aDoença de Planta
650 $aFeijão
650 $aMancha Angular
650 $aMelhoramento Genético Vegetal
650 $aPatógeno
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650 $aResistência
650 $aVariedade
653 $aPseudocercospora griseola
700 1 $aSOUZA, E. A. de
700 1 $aSARTORATO, A.
700 1 $aFREIRE, C. N. de S.
773 $tJournal of Phytopathology, Berlin$gv. 156, n. 10, p. 602-606, Oct. 2008.
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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