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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Solos.
Data corrente:  28/04/2023
Data da última atualização:  22/11/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  VIEIRA, L. P.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; RIBEIRO, J. A.
Afiliação:  LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; JOÃO ARAÚJO RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO RIO DE JANEIRO.
Título:  Deep learning e segmentação semântica de imagens para diagnóstico de níveis de degradação de pastagem.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1024-1027.
Idioma:  Português
Conteúdo:  O processo de degradação de pastagem pode ser identificado quando a produção de forragem diminui, consequentemente, o aumento das áreas descobertas e plantas invasoras. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação semântica de fotografias para diferenciação de plantas invasoras, forrageiras, solo exposto e palhada por meio do modelo DeeplabV3+. Primeiramente o modelo foi treinado com amostras do banco de dados The GrassClover Image Dataset for Semantic and Hierarchical Species Understanding in Agriculture. Um pequeno banco de dados foi construído a partir das fotografias ortogonais, retiradas da plataforma Atlas das Pastagens. Após o processo de treinamento com os dois bancos de imagens os resultados demonstraram satisfatórios com valores de MIoU de 87,6% com o primeiro banco de imagens e 75,4% com segundo banco de imagens. Conclui-se que as técnicas de segmentação semântica de imagens apresentam potencial para subsidiar a classificação da degradação de pastagens.
Palavras-Chave:  Aprendizado de máquina; Redes Neurais Convolucionais; Visão computacional.
Thesagro:  Pastagem.
Thesaurus Nal:  Image analysis.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153427/1/Deep-learning-e-segmentacao-semantica-de-imagens-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Solos (CNPS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPS21278 - 1UPCAA - DD
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Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Para informações adicionais entre em contato com cenargen.biblioteca@embrapa.br.

Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.
Data corrente:  29/08/2003
Data da última atualização:  10/04/2008
Autoria:  COFCEWICZ, E. T.; CARNEIRO, R. M. D. G.; CASRTAGNONE-SERENO, P.; FARIA, J. L. C.; QUÉNÉHERVÉ, P.
Título:  Diversidade de populações de Meloidogyne spp. em bananeira e sua patogenicidade a cultivares de Musa spp.
Ano de publicação:  2003
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE NEMATOLOGIA=MEETING OF THE BRAZILIAN SOCIETY OF NEMATOLOGY, 24., 2003, Petrolina. [Anais...]. Petrolina: Sociedade Brasileira de Nematologia: Embrapa Semi-Árido, 2003.
Páginas:  p. 25.
Idioma:  Português
Palavras-Chave:  Cultivar.
Thesagro:  Banana; Patogenicidade.
Thesaurus NAL:  Meloidogyne; Musa.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CENARGEN23757 - 1UPCPC - --632.6257C749a4060
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