|
|
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: |
LEADER 01797nam a2200205 a 4500 001 2153427 005 2023-11-22 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aVIEIRA, L. P. 245 $aDeep learning e segmentação semântica de imagens para diagnóstico de níveis de degradação de pastagem.$h[electronic resource] 260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1024-1027.$c2023 520 $aO 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. 650 $aImage analysis 650 $aPastagem 653 $aAprendizado de máquina 653 $aRedes Neurais Convolucionais 653 $aVisão computacional 700 1 $aSIMÕES, M. 700 1 $aFERRAZ, R. P. D. 700 1 $aRIBEIRO, J. A.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
| 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: |
LEADER 00785nam a2200217 a 4500 001 1184751 005 2008-04-10 008 2003 bl uuuu u01u1 u #d 100 1 $aCOFCEWICZ, E. T. 245 $aDiversidade de populações de Meloidogyne spp. em bananeira e sua patogenicidade a cultivares de Musa spp. 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE NEMATOLOGIA=MEETING OF THE BRAZILIAN SOCIETY OF NEMATOLOGY, 24., 2003, Petrolina. [Anais...]. Petrolina: Sociedade Brasileira de Nematologia: Embrapa Semi-Árido$c2003 300 $ap. 25. 650 $aMeloidogyne 650 $aMusa 650 $aBanana 650 $aPatogenicidade 653 $aCultivar 700 1 $aCARNEIRO, R. M. D. G. 700 1 $aCASRTAGNONE-SERENO, P. 700 1 $aFARIA, J. L. C. 700 1 $aQUÉNÉHERVÉ, P.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|