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| Registros recuperados : 123 | |
| 42. |  | SPERANZA, E. A.; QUEIROS, L. R.; RABELLO, L. M.; GREGO, C. R.; BRANDÃO, Z. N. Armazenamento e recuperação de dados georreferenciados de condutividade elétrica do solo na Rede de Agricultura de Precisão da Embrapa. In: INAMASU, R. Y.; NAIME, J. de M.; RESENDE, Á. V. de; BASSOI, L. H.; BERNARDI, A. C. de C. (Ed.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 46-50.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Instrumentação; Embrapa Territorial. |
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| 48. | | RODRIGUES, G. C.; GREGO, C. R.; LUCHIARI JUNIOR, A.; SPERANZA, E. A. Caracterização espacial de indices de vegetação índice relativo de clorofila em áreas de produção cafés especiais no sul de Minas Gerais. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 10., 2019, Vitória, ES. Pesquisa, inovação e sustentabilidade dos cafés do Brasil. Brasília, DF: Embrapa Café, 2019. 6 p. Título em inglês: Spatial characterization of vegetation indexes and relative chlorophyll index in specialty coffee producing areas in the south of Minas Gerais. Na publicação: Ariovaldo Luchiari.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 60. | | SPERANZA, E. A.; SILVA, J. dos S. V. da; BOSCHINI, M. L.; SOUZA, L. A. de. Metadados geoespaciais do Estado de Mato Grosso do Sul. In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 4., 2012, Bonito, MS. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2012. p. 395-404. 1 CD-ROM. Geopantanal 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 123 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
22/12/2022 |
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Data da última atualização: |
22/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; CRUZ, S. A. B. da; SALVAIA, F. P. |
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Afiliação: |
INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; SERGIO APARECIDO BRAGA DA CRUZ, CNPTIA; FABIO PEREIRA SALVAIA, COOPERATIVA DOS PLANTADORES DE CANA DO ESTADO DE SÃO PAULO. |
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Título: |
Mapeamento de falhas de plantio em lavoura de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs utilizando ImageJ. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 18., 2021, São Paulo. Proceedings and abstracts. São Paulo: FEA/USP, 2021. |
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ISSN: |
2448-1041 |
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DOI: |
10.5748/18CONTECSI/COM/AGB/6889 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CONTECSI 2021. |
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Conteúdo: |
Identificar e mapear falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs Existem diversos trabalhos realizados para identificar falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar, por ser um problema que prejudicará a produtividade por vários anos, no entanto, existem poucos trabalhos dedicados à indentificação de falhas em locais ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs. Este trabalho utilizou o software livre ImageJ para identificar e mapear as falhas de plantio, por meio de técnicas de processamento digital de imagens. O sistema desenvolvido, neste trabalho inicial, apresentou bons resultados no processo de identificação das falhas de plantio, bem como, apresentou um relatório com dados de mapeamento das falhas nas imagens, que futuramente passará a dispor a localização georreferenciada das falhas de plantio. Para atingir os objetivos propostos o sistema utilizou diversas técnicas de processamento de imagens, tais como, segmentação de imagens por valores de pixels e por área, erosão e dilatação de formas, operações aritméticas e lógicas com os valores de pixels, entre outras. A cana-de-açúcar é uma cultura perene, que proporciona diversas safras, antes que a produtividade caia e um novo ciclo de replantio de 4 a 8 anos seja reiniciado. Por isso, a eliminação das falhas de plantio é necessária para aumentar a produtividade, lucratividade e sustentabilidade da indústria canavieira. |
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Palavras-Chave: |
Detecção de Objetos; Image Processing; Indústria Sucroalcooleira; Object Detection; Orthomosaic; Ortomosaico; Pixels; Processamento de Imagens; Sugar and Alcohol Industry. |
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Thesagro: |
Cana de Açúcar. |
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Thesaurus NAL: |
Image analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150270/1/PC-Mapping-planting-CONTECSI-2021.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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