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| Registros recuperados : 21 | |
| 8. |  | OLIVEIRA, A. E. de S.; MONTALVÁN, A. R. Produtividade de genótipos de soja sob três épocas de semeadura no nordeste maranhense. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5., 2009; MERCOSOJA, 2009, Goiânia. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2009. p. 221, trab. 402. Editado por Adilson de Oliveira Júnior, Odilon Ferreira Saraiva, Clara Beatriz Hoffmann Campo, César de Castro. Trabalho publicado também em 1 CD-ROM em Resumos Expandidos do CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5., 2009; MERCOSOJA, 2009, Goiânia. Autoria: MONTALVÁN, A. [i.e. MONTALVÁN DEL ÁGUILA], R.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 9. | | MONTALVÁN, R. A.; OLIVEIRA, A. E. de S. Produtividade de cultivares de soja sob épocas e densidades de semeadura no nordeste maranhense. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 30., 2008, Rio Verde. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2008. p. 264-266 (Embrapa Soja. Documentos, 304). Organizado por Odilon Ferreira Saraiva, César de Castro, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Fábio Alvares de Oliveira.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 15. | | MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. Quantificação da textura do solo por meio da análise multivariada de imagens. In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 19., CONGRESSO IBEROAMERICANO DE QUÍMICA ANALÍTICA, 7., 2018, Caldas Novas, GO. Livro de resumos. São Paulo: Metrohm, 2018. p. 1100.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 16. | | MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; SOARES, A.; OLIVEIRA, A. E. de. Quantificação do carbono orgânico do solo por meio da análise multivariada de imagens In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 19., CONGRESSO IBEROAMERICANO DE QUÍMICA ANALÍTICA, 7., 2018, Caldas Novas, GO. Livro de resumos. São Paulo: Metrohm, 2018. p. 1102.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 20. | | VARGAS, L. H. G.; RODRIGUES NETO, J. C.; RIBEIRO, J. A. de A.; RICCI-SILVA, M. E.; SOUZA JUNIOR, M. T.; RODRIGUES, C. M.; OLIVEIRA, A. E. DE; ABDELNUR, P. V. Metabolomics analysis of oil palm (Elaeis guineensis) leaf: evaluation of sample preparation steps using UHPLC?MS/MS. Metabolomics, v. 12, n. 10, artigo número 153, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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| Registros recuperados : 21 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
23/04/2019 |
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Data da última atualização: |
12/02/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; CARVALHO, M. T. de M.; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
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Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; MARCIA THAIS DE MELO CARVALHO, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
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Título: |
Predicting soil texture using image analysis. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 146, p. 455-463, May 2019. |
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ISSN: |
0026-265X |
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DOI: |
10.1016/j.microc.2019.01.009 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Laboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method. |
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Thesagro: |
Textura do Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Clay; Computer vision; Digital images; Sand; Soil texture. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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001 2108430
005 2020-02-12
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024 7 $a10.1016/j.microc.2019.01.009$2DOI
100 1 $aMORAIS, P. A. de O.
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520 $aLaboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method.
650 $aClay
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650 $aTextura do Solo
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700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de
773 $tMicrochemical Journal$gv. 146, p. 455-463, May 2019.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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