| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
|
Data corrente: |
21/12/2021 |
|
Data da última atualização: |
21/12/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Autoria: |
RODRIGUES, D. DE C.; ROCHA, M. L.; TREVISAN, D. M. DE Q.; JORGE, L. A. de C.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; BARBOSA, R. M. |
|
Afiliação: |
DIEGO DE CASTRO RODRIGUES, UFG; MARCELO LISBOA ROCHA, UFRJ; DANIELA MASCARENHAS DE QUEIROZ TREVISAN, UFT; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCAS PRADO OSCO, UNOESTE; ROMMEL MELGAÇO BARBOSA, UFG. |
|
Título: |
Aplicando Mineração de Imagens na Agricultura de Precisão. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
Revista CEREUS, v. 13. n. 3, 2021. |
|
Páginas: |
p. 283-301. |
|
ISBN: |
2175-7275 |
|
DOI: |
10.18605/2175-7275/cereus.v13n3p283-301 |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
RESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis are consolidated in the precision farming market. In this sense, the use of image processing techniques, image mining and artificial intelligence are fundamental tools. Being able to apply these techniques individually or together. A common problem in image analysis is that small changes in lighting and timing can influence how computational techniques identify its elements. The cost is too high or even unfeasible to universally identify or segment an image. As such, a solid starting point is needed to guide existing techniques. This study presents an experiment using image mining techniques, associated with custom association algorithms. Using expert knowledge to create and label pixel set of interest. Thus, when processing an image, the classes of interest are easily identified and adjusted for each reality. The empirical results indicate that our solution improves the way of selecting patterns by identifying the classes of interest, correctly identifying soil and vegetation. Tests were performed on seven different mosaics from the same culture. The process of identifying the desired classes (soil, plantation) occurred satisfactorily, thus validating our study as a viable solution for precision agriculture. MenosRESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis a... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Association Rules; Data Mining; Image Mining; Mineração de Dados; Mineração de Imagem; Regras de Associação. |
|
Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
|
Thesaurus Nal: |
Precision agriculture. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229437/1/3572-Texto-do-artigo-12149-1-10-20211011.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 03715naa a2200325 a 4500
001 2138150
005 2021-12-21
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a2175-7275
024 7 $a10.18605/2175-7275/cereus.v13n3p283-301$2DOI
100 1 $aRODRIGUES, D. DE C.
245 $aAplicando Mineração de Imagens na Agricultura de Precisão.$h[electronic resource]
260 $c2021
300 $ap. 283-301.
520 $aRESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis are consolidated in the precision farming market. In this sense, the use of image processing techniques, image mining and artificial intelligence are fundamental tools. Being able to apply these techniques individually or together. A common problem in image analysis is that small changes in lighting and timing can influence how computational techniques identify its elements. The cost is too high or even unfeasible to universally identify or segment an image. As such, a solid starting point is needed to guide existing techniques. This study presents an experiment using image mining techniques, associated with custom association algorithms. Using expert knowledge to create and label pixel set of interest. Thus, when processing an image, the classes of interest are easily identified and adjusted for each reality. The empirical results indicate that our solution improves the way of selecting patterns by identifying the classes of interest, correctly identifying soil and vegetation. Tests were performed on seven different mosaics from the same culture. The process of identifying the desired classes (soil, plantation) occurred satisfactorily, thus validating our study as a viable solution for precision agriculture.
650 $aPrecision agriculture
650 $aAgricultura de Precisão
653 $aAssociation Rules
653 $aData Mining
653 $aImage Mining
653 $aMineração de Dados
653 $aMineração de Imagem
653 $aRegras de Associação
700 1 $aROCHA, M. L.
700 1 $aTREVISAN, D. M. DE Q.
700 1 $aJORGE, L. A. de C.
700 1 $aFERREIRA, E. J.
700 1 $aOSCO, L. P.
700 1 $aBARBOSA, R. M.
773 $tRevista CEREUS$gv. 13. n. 3, 2021.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Solos. |
|
Data corrente: |
23/12/2021 |
|
Data da última atualização: |
15/04/2024 |
|
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
|
Autoria: |
TABOSA, J. N.; BARROS, A. H. C.; BRITO, A. R. de M. B.; SIMÕES, A. L.; SIMPLÍCIO, J. B.; CARVALHO, E. X. de; TAVARES, J. A.; RODRIGUES, J. A. S.; NASCIMENTO, M. M. A. do; FRANÇA, J. G. E. de; SANTOS, V. F. dos; MENEZES, C. B. de; TAVARES FILHO, J. J. |
|
Afiliação: |
JOSE NILDO TABOSA, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; ALEXANDRE HUGO CEZAR BARROS, CNPS; ANA RITA DE MORAES BRANDÃO BRITO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; ALUIZIO LOW SIMÕES, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; JOSIMAR BENTO SIMPLÍCIO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO; ERIC XAVIER DE CARVALHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; JOSÉ ALVES TAVARES, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; JOSE AVELINO SANTOS RODRIGUES, CNPMS; MARTA MARIA AMÂNCIO DO NASCIMENTO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; JOSÉ GERALDO EUGÊNIO DE FRANÇA, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; VENÉZIO FELIPE DOS SANTOS, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO; CICERO BESERRA DE MENEZES, CNPMS; JOSÉ JORGE TAVARES FILHO, INSTITUTO AGRONÔMICO DE PERNAMBUCO. |
|
Título: |
Melhoramento genético do sorgo para o semiárido brasileiro. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: MENEZES, C. B. de (ed.). Melhoramento genético de sorgo. Brasília, DF: Embrapa, 2021. cap. 11, p. 293-340. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
O presente capítulo segue abordando o potencial do sorgo, sobretudo na manutenção estratégica de germoplasma e possibilidades de aproveitamento destes nas suas aptidões, além de particularidades e possibilidades do melhoramento genético, favorecendo a disponibilização de materiais cada vez mais apropriados e adaptados às condições mencionadas. |
|
Palavras-Chave: |
Semiárido; Sorgo sacarino. |
|
Thesagro: |
Feno; Silagem; Sorghum Bicolor; Sorgo Forrageiro; Sorgo Granífero; Variedade. |
|
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229673/1/Melhoramento-genetico-do-sorgo-para-o-semiarido-2021.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01424naa a2200361 a 4500
001 2138380
005 2024-04-15
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aTABOSA, J. N.
245 $aMelhoramento genético do sorgo para o semiárido brasileiro.$h[electronic resource]
260 $c2021
520 $aO presente capítulo segue abordando o potencial do sorgo, sobretudo na manutenção estratégica de germoplasma e possibilidades de aproveitamento destes nas suas aptidões, além de particularidades e possibilidades do melhoramento genético, favorecendo a disponibilização de materiais cada vez mais apropriados e adaptados às condições mencionadas.
650 $aFeno
650 $aSilagem
650 $aSorghum Bicolor
650 $aSorgo Forrageiro
650 $aSorgo Granífero
650 $aVariedade
653 $aSemiárido
653 $aSorgo sacarino
700 1 $aBARROS, A. H. C.
700 1 $aBRITO, A. R. de M. B.
700 1 $aSIMÕES, A. L.
700 1 $aSIMPLÍCIO, J. B.
700 1 $aCARVALHO, E. X. de
700 1 $aTAVARES, J. A.
700 1 $aRODRIGUES, J. A. S.
700 1 $aNASCIMENTO, M. M. A. do
700 1 $aFRANÇA, J. G. E. de
700 1 $aSANTOS, V. F. dos
700 1 $aMENEZES, C. B. de
700 1 $aTAVARES FILHO, J. J.
773 $tIn: MENEZES, C. B. de (ed.). Melhoramento genético de sorgo. Brasília, DF: Embrapa, 2021. cap. 11, p. 293-340.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
