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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
06/08/2018 |
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Data da última atualização: |
03/10/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F. |
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Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; BERNARDO DE ALMEIDA HALFELD VIEIRA, CNPMA; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; KATIA DE LIMA NECHET, CNPMA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; MURILLO LOBO JUNIOR, CNPAF; F. R. A. PATRÍCIO, Instituto Biológico, Campinas, SP; VIVIANE TALAMINI, CPATC; LUIZ GONZAGA CHITARRA, CNPA; SAULO ALVES SANTOS DE OLIVEIRA, CNPMF; ALESSANDRA KEIKO NAKASONE ISHIDA, CPATU; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV; DANIEL TERAO, CNPMA; FRANCISLENE ANGELOTTI, CPATSA. |
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Título: |
Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE Latin America Transactions, v. 16, n. 6, p. 1749-1757, June 2018. |
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Idioma: |
Inglês
Português |
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Notas: |
Na publicação: B. A. Halfeld-Vieira, R. V. Costa, K. L. Nechet, S. A. S. Oliveira. |
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Conteúdo: |
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Banco de dados; Deep learning; Imagem em processamento; Patologia vegetal; Processamento de imagem. |
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Thesagro: |
Doença de Planta. |
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Thesaurus Nal: |
Databases; Image analysis; Plant diseases and disorders; Plant pathology. |
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Categoria do assunto: |
--
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/182246/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/181156/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198847/1/ID44389-2018v16n6p1749IEEELatinAmericaTransaction.pdf
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Marc: |
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520 $aOver the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
16/09/2014 |
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Data da última atualização: |
24/10/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
AMARAL, F. C. S. do; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; BHERING, S. B. |
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Afiliação: |
FERNANDO CEZAR SARAIVA DO AMARAL, CNPS; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; SILVIO BARGE BHERING, CNPS. |
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Título: |
Potencial das terras do Projeto Jequitaí (MG) para o cultivo de cana-de-açúcar sob três sistemas de irrigação. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de janeiro: Embrapa Solos, 2014. |
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Páginas: |
27 p. |
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Série: |
(Embrapa Solos. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 242). |
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ISSN: |
1678-0892 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Os zoneamentos agroecológicos são modelos de pacotes tecnológicos que contêm recomendações para o uso sustentável dos recursos naturais e têm sua aplicação mais oportuna na agricultura irrigada, onde é maior a intensidade de uso destes recursos, principalmente o solo. A metodologia do Sistema Brasileiro de Classificação de Terras para Irrigação (SiBCTI) teve por finalidade o desenvolvimento de uma sistemática adaptada à realidade brasileira, constituindo um sistema de suporte à decisão para subsidiar zoneamentos agroecológicos voltados a esta temática. O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial de terras para irrigação na área do Projeto Jequitaí (MG) por meio do SiBCTI. A utilização do SiBCTI na área deste projeto indicou, no sistema de irrigação localizado, um total de 8.584 ha de terras classificadas na classe a1. No sistema de irrigação por aspersão, as terras enquadradas na classe a1 alcançaram apenas 2.635 ha; e para o sistema de irrigação superfície não houve indicação de terras enquadradas nesta classe. O resultado geral da utilização do SiBCTI para o Projeto Jequitaí mostrou haver, tanto para o sistema por aspersão quanto para localizada, um total de 39.839 ha de terras consideradas irrigáveis. Os principais fatores limitantes para os sistemas localizado e aspersão foram o pH em água e a capacidade de água disponível. Considerando o sistema por superfície, os principais fatores limitantes foram a capacidade de água disponível e a velocidade de infiltração. |
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Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Projeto Jequitaí. |
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Thesagro: |
Irrigação. |
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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/126491/1/BPD-242-Cana-Projeto-Jequitai.pdf
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Marc: |
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520 $aOs zoneamentos agroecológicos são modelos de pacotes tecnológicos que contêm recomendações para o uso sustentável dos recursos naturais e têm sua aplicação mais oportuna na agricultura irrigada, onde é maior a intensidade de uso destes recursos, principalmente o solo. A metodologia do Sistema Brasileiro de Classificação de Terras para Irrigação (SiBCTI) teve por finalidade o desenvolvimento de uma sistemática adaptada à realidade brasileira, constituindo um sistema de suporte à decisão para subsidiar zoneamentos agroecológicos voltados a esta temática. O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial de terras para irrigação na área do Projeto Jequitaí (MG) por meio do SiBCTI. A utilização do SiBCTI na área deste projeto indicou, no sistema de irrigação localizado, um total de 8.584 ha de terras classificadas na classe a1. No sistema de irrigação por aspersão, as terras enquadradas na classe a1 alcançaram apenas 2.635 ha; e para o sistema de irrigação superfície não houve indicação de terras enquadradas nesta classe. O resultado geral da utilização do SiBCTI para o Projeto Jequitaí mostrou haver, tanto para o sistema por aspersão quanto para localizada, um total de 39.839 ha de terras consideradas irrigáveis. Os principais fatores limitantes para os sistemas localizado e aspersão foram o pH em água e a capacidade de água disponível. Considerando o sistema por superfície, os principais fatores limitantes foram a capacidade de água disponível e a velocidade de infiltração.
650 $aIrrigação
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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