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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
19/09/2019 |
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Data da última atualização: |
18/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
RASBOLD, G. G.; McGLUE, M. M.; STEVAUX, J. C.; PAROLIN, M.; SILVA, A.; BERGIER, I. |
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Afiliação: |
GILIANE G. RASBOLD, UEM; MICHAEL M. McGLUE, UNIVERSITY OF KENTUCKY; JOSÉ C. STEVAUX, UEM/UFMS; MAURO PAROLIN, UFMS; AGUINALDO SILVA, UFMS; IVAN BERGIER TAVARES DE LIMA, CPAP. |
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Título: |
Sponge spicule and phytolith evidence for Late Quaternary environmental changes in the tropical Pantanal wetlands of western Brazil. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, v. 518, p. 119-133, 2019. |
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DOI: |
10.1016/j.palaeo.2019.01.015 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The environmental history of the central Pantanal wetlands of western Brazil is inferred for the last 19 kyrs based on a multi-indicator paleolimnological analysis of a sediment core from Lake Negra. The core, dated by 14C and OSL, shows variations in the abundance, diversity, and preservation of sponge spicules and phytoliths through time, consistent with changing aquatic environments. In the late Pleistocene, Lake Negra was influenced by a strong monsoon and fluvial depositional processes, whereas in the Holocene, there was a drier interval where the lake was more isolated on the floodplain. Hiatuses in the stratigraphy resulted from both wet and dry conditions, through fluvial channel scour or subaerial exposure of the lake floor, respectively. Data suggest that floodplain lakes in the Pantanal wetlands and similar riverine wetlands respond in a complex and, at times, indirect manner to climate change, and the dynamics of the adjacent fluvial system must be accounted for when interpreting paleohydrology and vegetation patterns. |
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Thesagro: |
Ecologia; Lago; Mudança Climática. |
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Thesaurus Nal: |
Climate change; Lakes; Paleoecology; Wetland conservation. |
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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/item/202331/1/Sponge-spicule-and-phytolith-2019.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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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 Instrumentação. |
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Data corrente: |
21/12/2021 |
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Data da última atualização: |
21/12/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
RODRIGUES, D. DE C.; ROCHA, M. L.; TREVISAN, D. M. DE Q.; JORGE, L. A. de C.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; BARBOSA, R. M. |
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Afiliação: |
DIEGO DE CASTRO RODRIGUES, UFG; MARCELO LISBOA ROCHA, UFRJ; DANIELA MASCARENHAS DE QUEIROZ TREVISAN, UFT; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCAS PRADO OSCO, UNOESTE; ROMMEL MELGAÇO BARBOSA, UFG. |
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Título: |
Aplicando Mineração de Imagens na Agricultura de Precisão. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista CEREUS, v. 13. n. 3, 2021. |
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Páginas: |
p. 283-301. |
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ISBN: |
2175-7275 |
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DOI: |
10.18605/2175-7275/cereus.v13n3p283-301 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
RESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis are consolidated in the precision farming market. In this sense, the use of image processing techniques, image mining and artificial intelligence are fundamental tools. Being able to apply these techniques individually or together. A common problem in image analysis is that small changes in lighting and timing can influence how computational techniques identify its elements. The cost is too high or even unfeasible to universally identify or segment an image. As such, a solid starting point is needed to guide existing techniques. This study presents an experiment using image mining techniques, associated with custom association algorithms. Using expert knowledge to create and label pixel set of interest. Thus, when processing an image, the classes of interest are easily identified and adjusted for each reality. The empirical results indicate that our solution improves the way of selecting patterns by identifying the classes of interest, correctly identifying soil and vegetation. Tests were performed on seven different mosaics from the same culture. The process of identifying the desired classes (soil, plantation) occurred satisfactorily, thus validating our study as a viable solution for precision agriculture. MenosRESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis a... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Association Rules; Data Mining; Image Mining; Mineração de Dados; Mineração de Imagem; Regras de Associação. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
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Thesaurus NAL: |
Precision agriculture. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229437/1/3572-Texto-do-artigo-12149-1-10-20211011.pdf
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Marc: |
LEADER 03715naa a2200325 a 4500
001 2138150
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520 $aRESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis are consolidated in the precision farming market. In this sense, the use of image processing techniques, image mining and artificial intelligence are fundamental tools. Being able to apply these techniques individually or together. A common problem in image analysis is that small changes in lighting and timing can influence how computational techniques identify its elements. The cost is too high or even unfeasible to universally identify or segment an image. As such, a solid starting point is needed to guide existing techniques. This study presents an experiment using image mining techniques, associated with custom association algorithms. Using expert knowledge to create and label pixel set of interest. Thus, when processing an image, the classes of interest are easily identified and adjusted for each reality. The empirical results indicate that our solution improves the way of selecting patterns by identifying the classes of interest, correctly identifying soil and vegetation. Tests were performed on seven different mosaics from the same culture. The process of identifying the desired classes (soil, plantation) occurred satisfactorily, thus validating our study as a viable solution for precision agriculture.
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