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| Registros recuperados : 2 | |
| 2. |  | BAZZI, C. L.; MARTINS, M. R.; CORDEIRO, B. E.; GEBLER, L.; SOUZA, E. G. de; SCHENATTO, K.; PAULA FILHO, P. L. de; SOBJAK, R. Yield map generation of perennial crops for fresh consumption. Precision Agriculture, online, set. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Uva e Vinho. |
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| Registros recuperados : 2 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
18/10/2022 |
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Data da última atualização: |
06/09/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SELZLEIN, D. A.; RIBEIRO, C. M. A. A.; GEBLER, L.; PAULA FILHO, P. L. de. |
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Afiliação: |
DARLAN ALAOR SELZLEIN, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ; CARLOS MOYSES ABRAHÃO AUZI RIBEIRO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ; LUCIANO GEBLER, CNPUV; PEDRO LUIZ DE PAULA FILHO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ. |
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Título: |
Protótipo de sistema para coleta de imagens de pomares para previsão de colheita. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO, 2022, Campinas, SP. Anais...Campinas: ConBAP, ago. 2022. p. 477-482. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A coleta de dados é a base para o ciclo da agricultura de precisão. Na fruticultura, a metodologia de coleta de dados ainda está fortemente embasada na ação empírica de monitoramento visual por parte de técnicos e produtores. O desenvolvimento de sistemas de coleta de dados automatizado tem sido visto como um apoio importante ao processo de AP em fruticultura, logo a coleta de imagens através do sensoriamento proximal em solo, devido aos sistemas de cultivo cobertos, tem apresentado uma evolução constante. Algumas dificuldades foram detectadas que precisam ser ajustadas, mas as técnicas de ajuste de imagem disponíveis atualmente permitem dar solução a este problema. O uso do stitching na coleta de imagens em pomares pode ajudar na adoção de métodos de predição e estimação, necessários para avaliar a efetividade das ações corretivas dos efeitos da variabilidade espacial e temporal em pomares de frutas. SYSTEM PROTOTYPE FOR COLLECTION OF ORCHARD IMAGE FOR HARVEST FORECAST ABSTRACT: Data collection is the foundation for the precision agriculture cycle. In fruit growing, data collection methodology is still strongly based on the empirical action of visual monitoring by technicians and producers. Development of automated data collection systems has been seen as an important support to the PA process in fruit growing, so the collection of images through proximal sensing in soil due to covered cropping systems, has presented a constant evolution. Some difficulties were detected that need to be fixed, but the image adjustment techniques currently available allow solving this problem. The use of stitching in the collection of images in orchards can help in the adoption of prediction and estimation methods, necessary to evaluate the effectiveness of corrective actions for the effects of spatial and temporal variability in fruit orchards. MenosA coleta de dados é a base para o ciclo da agricultura de precisão. Na fruticultura, a metodologia de coleta de dados ainda está fortemente embasada na ação empírica de monitoramento visual por parte de técnicos e produtores. O desenvolvimento de sistemas de coleta de dados automatizado tem sido visto como um apoio importante ao processo de AP em fruticultura, logo a coleta de imagens através do sensoriamento proximal em solo, devido aos sistemas de cultivo cobertos, tem apresentado uma evolução constante. Algumas dificuldades foram detectadas que precisam ser ajustadas, mas as técnicas de ajuste de imagem disponíveis atualmente permitem dar solução a este problema. O uso do stitching na coleta de imagens em pomares pode ajudar na adoção de métodos de predição e estimação, necessários para avaliar a efetividade das ações corretivas dos efeitos da variabilidade espacial e temporal em pomares de frutas. SYSTEM PROTOTYPE FOR COLLECTION OF ORCHARD IMAGE FOR HARVEST FORECAST ABSTRACT: Data collection is the foundation for the precision agriculture cycle. In fruit growing, data collection methodology is still strongly based on the empirical action of visual monitoring by technicians and producers. Development of automated data collection systems has been seen as an important support to the PA process in fruit growing, so the collection of images through proximal sensing in soil due to covered cropping systems, has presented a constant evolution. Some difficulties were detected tha... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Fruticultura de Precisão; Precision Fruit Growing; Stitching. |
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Thesagro: |
Maçã. |
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Thesaurus NAL: |
Apples. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153412/1/Gebler-477-482-ConBAP2023.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO, 2022, Campinas, SP. Anais...Campinas: ConBAP, ago. 2022. p. 477-482.$c2022
520 $aA coleta de dados é a base para o ciclo da agricultura de precisão. Na fruticultura, a metodologia de coleta de dados ainda está fortemente embasada na ação empírica de monitoramento visual por parte de técnicos e produtores. O desenvolvimento de sistemas de coleta de dados automatizado tem sido visto como um apoio importante ao processo de AP em fruticultura, logo a coleta de imagens através do sensoriamento proximal em solo, devido aos sistemas de cultivo cobertos, tem apresentado uma evolução constante. Algumas dificuldades foram detectadas que precisam ser ajustadas, mas as técnicas de ajuste de imagem disponíveis atualmente permitem dar solução a este problema. O uso do stitching na coleta de imagens em pomares pode ajudar na adoção de métodos de predição e estimação, necessários para avaliar a efetividade das ações corretivas dos efeitos da variabilidade espacial e temporal em pomares de frutas. SYSTEM PROTOTYPE FOR COLLECTION OF ORCHARD IMAGE FOR HARVEST FORECAST ABSTRACT: Data collection is the foundation for the precision agriculture cycle. In fruit growing, data collection methodology is still strongly based on the empirical action of visual monitoring by technicians and producers. Development of automated data collection systems has been seen as an important support to the PA process in fruit growing, so the collection of images through proximal sensing in soil due to covered cropping systems, has presented a constant evolution. Some difficulties were detected that need to be fixed, but the image adjustment techniques currently available allow solving this problem. The use of stitching in the collection of images in orchards can help in the adoption of prediction and estimation methods, necessary to evaluate the effectiveness of corrective actions for the effects of spatial and temporal variability in fruit orchards.
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Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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