Data/hora: 03/06/2024 12:45:08

Biblioteca(s): | Embrapa Amazônia Ocidental.
Data corrente: | 25/04/2018
Data da última atualização: | 02/05/2018
Autoria: | AIRES, P. S. R.; GAMBARRA-NETO, F. F.; COUTINHO, W. M.; ARAUJO, A. E. de; SILVA, G. F. da; GOUVEIA, J. P. G.; MEDEIROS, E. P. de.
Afiliação: | Priscila S.R. Aires, Federal University of Campina Grande; Francisco F. Gambarra-Neto, Federal University of Paraiba; WIRTON MACEDO COUTINHO, CNPA; ALDERI EMIDIO DE ARAUJO, CNPA; GILVAN FERREIRA DA SILVA, CPAA; Josivanda P.G. Gouveia, Federal University of Campina Grande; EVERALDO PAULO DE MEDEIROS, CNPA.
Título: | Near infrared hyperspectral images and pattern recognition techniques used to identify etiological agents of cotton anthracnose and ramulosis.
Ano de publicação: | 2018
Fonte/Imprenta: | Journal of Spectral Imaging, v. 7, a8, p. 1-17, 2018.
DOI: | https://doi.org/10.1255/jsi.2018.a8
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | Hyperspectral imaging near infrared (HSI-NIR) has the potential to be used as a non-destructive approach for the analysis of new microbiological matrices of agriculture interest. This article describes a new method for accurately and rapidly classifying the etiological agents Colletotrichum gossypii (CG) and C. gossypii var. cephalosporioides (CGC) grown in a culture medium, using scattering reflectance HSI-NIR and multivariate pattern recognition analysis.
Palavras-Chave: | Cotton crop; Fungal identification; Fungal taxonomy; Non-destructive analysis.
Categoria do assunto: | --
Registro original: | Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA)
Exemplares: | CPAA - (36852-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS