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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
Data corrente: |
11/07/2013 |
Data da última atualização: |
14/12/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ANDRADE, F. N.; ROCHA, M. de M.; GOMES, R. L. F.; SILVA, L. R. A. da; SILVA, K. J. D. e; FREIRE FILHO, F. R. |
Afiliação: |
FABRÍCIO NAPOLEÃO ANDRADE, UFPI; MAURISRAEL DE MOURA ROCHA, CPAMN; REGINA LÚCIA FERREIRA GOMES, UFPI; LÍGIA RENATA ALMEIDA DA SILVA, UENF; KAESEL JACKSON DAMASCENO E SILVA, CPAMN; FRANCISCO RODRIGUES FREIRE FILHO, CPAMN. |
Título: |
Análise de trilha em linhagens de feijão-caupi de tegumento e cotilédone verdes avaliadas para feijão verde: caracteres nutricionais e culinário. |
Ano de publicação: |
2013 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE FEIJÃO-CAUPI, 3., 2013, Recife. Feijão-Caupi como alternativa sustentável para os sistemas produtivos familiares e empresariais. Recife: IPA, 2013. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
CONAC 2012. Disponível em: http://www.conac2012.org/resumos/pdf/124c.pdf. Acesso em: 11 jul. 2013. |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi estimar os efeitos diretos e indiretos de caracteres nutricionais e culinário sobre a produtividade de grãos vedes em 24 genótipos de feijão-caupi, por meio da analise de trilha. O experimento foi conduzido no campo experimental da Embrapa Meio-Norte em Teresina, PI, no ano de 2009, sob condições irrigadas. Adotou-se o delineamento de blocos completos casualizados, com quatro repetições. Os caracteres avaliados foram os seguintes: produtividade de grãos verdes (PGV), tempo de cocção (TC), teor de proteína bruta (TPB), teor de ferro (TFe) e teor de zinco (TZn). Estimaram-se os efeitos diretos e indiretos de caracteres nutricionais e culinário sobre a PGV, por meio da analise de trilha. O TPB foi, dentre os caracteres nutricionais e culinário, o que mais influenciou diretamente a PGV. A seleção visando o aumento da PGV dificilmente trará ganhos para o TFe para o grupo de genótipos avaliados. |
Palavras-Chave: |
Efeitos direto e indireto. |
Thesagro: |
Melhoramento; Seleção; Vigna Unguiculata. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/85825/1/124c.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
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Cutter |
Registro |
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Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
21/08/2002 |
Data da última atualização: |
07/06/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SENA JUNIOR, D. G.; PINTO, F. A. C.; QUEIROZ, D. M.; GOMIDE, R. L. |
Afiliação: |
Embrapa Milho e Sorgo; REINALDO LUCIO GOMIDE, CNPMS. |
Título: |
Metodologia com base em imagens binárias obtidas com limiar fixo para classificação de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda. |
Ano de publicação: |
2002 |
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. |
Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Na agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%. |
Palavras-Chave: |
Image processing; Machine vision; Precision farming; Processamento de imagens; Visao artificial. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
Thesaurus NAL: |
precision agriculture. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/51109/1/Metodologia-base.pdf
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Marc: |
LEADER 02034nam a2200241 a 4500 001 1485505 005 2018-06-07 008 2002 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSENA JUNIOR, D. G. 245 $aMetodologia com base em imagens binárias obtidas com limiar fixo para classificação de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA$c2002 300 $c1 CD-ROM. 520 $aNa agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%. 650 $aprecision agriculture 650 $aAgricultura de Precisão 653 $aImage processing 653 $aMachine vision 653 $aPrecision farming 653 $aProcessamento de imagens 653 $aVisao artificial 700 1 $aPINTO, F. A. C. 700 1 $aQUEIROZ, D. M. 700 1 $aGOMIDE, R. L.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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