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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
27/09/2012 |
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Data da última atualização: |
27/09/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RICKEN, P.; HESS, A. F.; MATTOS, P. P. de; BRAZ, E. M. |
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Afiliação: |
POLLYNI RICKEN, Mestranda UDESC; ANDRÉ FELIPE HESS, UDESC; PATRICIA POVOA DE MATTOS, CNPF; EVALDO MUNOZ BRAZ, CNPF. |
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Título: |
Crescimento e incremento de Sequoia sempervirens (D. Don) Endl., São Joaquim, SC. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO FLORESTAL PARANAENSE, 4., 2012, Curitiba. Anais. [Curitiba]: Malinovski Florestal, 2012. CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O presente trabalho teve como objetivo estudar a forma de crescimento e calcular o incremento médio e corrente anual das variáveis dendrométricas de Sequoia sempervirens, de mudas originárias dos EUA e cultivadas no campo experimental da EPAGRI em São Joaquim, SC. Para isso, ajustou-se e selecionou-se um entre modelos lineares e não lineares que se mostraram eficientes, permitindo identificar as formas do crescimento de acordo com a idade. Os resultados obtidos demonstram que aos 18 anos o incremento médio anual em altura foi de 0,55 m/árvore/ano e o incremento médio em volume foi de 0,76 m3/árvore/ano, indicando um ótimo potencial de crescimento. Para volume e diâmetro a equação selecionada foi de Schumacker com R2aj. de 0,9558 e Syx de 0,7 cm para diâmetro, e para volume R2aj. de 0,9421 e Syx de 0,8694 m3, para a variável altura o modelo selecionado foi de Chapman-Richards com R2aj. de 0,98 e Syx de 0,5364 m. Os resultados demonstraram que a espécie teve um incremento médio em diâmetro de 2,5 cm na região, semelhante aos plantios comerciais de pinus, com ponto de rotação técnica em volume aos 70 anos, podendo ser cultivada comercialmente. |
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Palavras-Chave: |
Dendrocronologia. |
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Thesagro: |
Crescimento. |
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Thesaurus Nal: |
Sequoia sempervirens. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/66953/1/PatriciaP-CFP-Crescimento.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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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 Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
09/09/2022 |
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Data da última atualização: |
12/09/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
CARVALHO, R. da S.; CARVALHO, J. E. B. de. |
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Afiliação: |
ROMULO DA SILVA CARVALHO, CNPMF; JOSE EDUARDO BORGES DE CARVALHO, CNPMF. |
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Título: |
Processamento digital e aprendizado de máquina de imagens aéreas obtidas por aeronaves remotamente pilotadas (RPA) para estimar percentual de cobertura do solo por gramíneas perenes em pomar de citros. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2022. |
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Série: |
(Embrapa Mandioca e Fruticultura. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 137). |
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ISSN: |
1809-5003 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A presente metodologia digital tem como objetivo estimar o percentual de cobertura do solo com gramíneas (Urochloa spp.) nas entrelinhas de pomares de citros para fins de pesquisa. Esse processo metodológico digital, combina ferramentas de processamento de imagens aéreas de aeronaves remotamente pilotadas (RPA) e softwares livres de código aberto Fiji ImageJ e Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), sendo que este último utiliza algoritmos de última geração e técnicas de inteligência artificial (IA) da subárea de aprendizado de máquina (supervisionado). Utilizou-se o método preditivo de classificação de árvore de decisão tendo como algoritmo classificador Random Forest, que é acionado no software Fiji ImageJ a partir do plugin TWS (Trainable Weka Segmentation). Por meio da supervisão do pesquisador, um conjunto de entrada de padrões de pixels são rotulados e representados com suas características (atributos) e, em seguida, usados como um conjunto de dados para treinamento do algoritmo classificador. Uma vez que o modelo classificador é treinado, este é utilizado para classificar o restante de pixels de entrada da imagem ou em outras imagens com novos dados. Após o treinamento do modelo, procede-se com a segmentação e classificação da imagem da subamostra que gera, posteriormente, como resultado, uma nova imagem RGB a partir do plugin TWS. Posteriormente, procede-se com a transformação dessa imagem RGB para imagem tipo 8bit e, em seguida, faz-se o pós-processamento digital para limiarização/binarização da imagem para obtenção do percentual de cobertura vegetal. O desempenho do modelo classificador treinado foi avaliado utilizando-se métricas gerais e qualitativas disponíveis no módulo Explorer do software Weka. Como resultado, verificou-se que todas as métricas de avaliação de desempenho do modelo indicaram excelente desempenho e adequação do modelo ao objetivo com alta acurácia (94,73%). Conclui-se que a presente tecnologia digital apresenta menor custo relativo para fins de pesquisa científica devido aos softwares gratuitos utilizados e poderá auxiliar na tomada de decisão sobre manejo de coberturas vegetais com gramínea Urochloa spp. nos pomares de citros, gerando dados mais precisos para se estimar o percentual de cobertura do solo. MenosA presente metodologia digital tem como objetivo estimar o percentual de cobertura do solo com gramíneas (Urochloa spp.) nas entrelinhas de pomares de citros para fins de pesquisa. Esse processo metodológico digital, combina ferramentas de processamento de imagens aéreas de aeronaves remotamente pilotadas (RPA) e softwares livres de código aberto Fiji ImageJ e Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), sendo que este último utiliza algoritmos de última geração e técnicas de inteligência artificial (IA) da subárea de aprendizado de máquina (supervisionado). Utilizou-se o método preditivo de classificação de árvore de decisão tendo como algoritmo classificador Random Forest, que é acionado no software Fiji ImageJ a partir do plugin TWS (Trainable Weka Segmentation). Por meio da supervisão do pesquisador, um conjunto de entrada de padrões de pixels são rotulados e representados com suas características (atributos) e, em seguida, usados como um conjunto de dados para treinamento do algoritmo classificador. Uma vez que o modelo classificador é treinado, este é utilizado para classificar o restante de pixels de entrada da imagem ou em outras imagens com novos dados. Após o treinamento do modelo, procede-se com a segmentação e classificação da imagem da subamostra que gera, posteriormente, como resultado, uma nova imagem RGB a partir do plugin TWS. Posteriormente, procede-se com a transformação dessa imagem RGB para imagem tipo 8bit e, em seguida, faz-se o pós-processamento... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Drone; Inteligência artificial; Processamento digital; Tecnologia digital. |
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Thesagro: |
Agricultura; Agricultura de Precisão; Citricultura; Cobertura do Solo; Cobertura Vegetal; Equipamento; Fruta Cítrica. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Artificial intelligence; Citrus fruits; Drums (equipment); Equipment; Ground cover plants; Precision agriculture; Vegetation cover. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1146298/1/BOLETIM-MIOLO137-Romulo-JoseEduardo-AINFO.pdf
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Marc: |
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520 $aA presente metodologia digital tem como objetivo estimar o percentual de cobertura do solo com gramíneas (Urochloa spp.) nas entrelinhas de pomares de citros para fins de pesquisa. Esse processo metodológico digital, combina ferramentas de processamento de imagens aéreas de aeronaves remotamente pilotadas (RPA) e softwares livres de código aberto Fiji ImageJ e Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), sendo que este último utiliza algoritmos de última geração e técnicas de inteligência artificial (IA) da subárea de aprendizado de máquina (supervisionado). Utilizou-se o método preditivo de classificação de árvore de decisão tendo como algoritmo classificador Random Forest, que é acionado no software Fiji ImageJ a partir do plugin TWS (Trainable Weka Segmentation). Por meio da supervisão do pesquisador, um conjunto de entrada de padrões de pixels são rotulados e representados com suas características (atributos) e, em seguida, usados como um conjunto de dados para treinamento do algoritmo classificador. Uma vez que o modelo classificador é treinado, este é utilizado para classificar o restante de pixels de entrada da imagem ou em outras imagens com novos dados. Após o treinamento do modelo, procede-se com a segmentação e classificação da imagem da subamostra que gera, posteriormente, como resultado, uma nova imagem RGB a partir do plugin TWS. Posteriormente, procede-se com a transformação dessa imagem RGB para imagem tipo 8bit e, em seguida, faz-se o pós-processamento digital para limiarização/binarização da imagem para obtenção do percentual de cobertura vegetal. O desempenho do modelo classificador treinado foi avaliado utilizando-se métricas gerais e qualitativas disponíveis no módulo Explorer do software Weka. Como resultado, verificou-se que todas as métricas de avaliação de desempenho do modelo indicaram excelente desempenho e adequação do modelo ao objetivo com alta acurácia (94,73%). Conclui-se que a presente tecnologia digital apresenta menor custo relativo para fins de pesquisa científica devido aos softwares gratuitos utilizados e poderá auxiliar na tomada de decisão sobre manejo de coberturas vegetais com gramínea Urochloa spp. nos pomares de citros, gerando dados mais precisos para se estimar o percentual de cobertura do solo.
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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