|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
12/01/2009 |
Data da última atualização: |
06/04/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Autoria: |
SONG, G.; NOVOTNY, E. H.; HAYES, M. H. B.; AZEVEDO, E. R. de; BONAGAMBA, T. J. |
Afiliação: |
GUIXUE SONG, UNIVERSITY OF LIMERICK; ETELVINO HENRIQUE NOVOTNY, CNPS; MICHAEL H. B. HAYES, UNIVERSITY OF LIMERICK; EDUARDO RIBEIRO DE AZEVEDO, USP; TITO J. BONAGAMBA, USP. |
Título: |
Char and humin fractions in Amazonian dark earths. |
Ano de publicação: |
2008 |
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL MEETING OF THE INTERNATIONAL HUMIC SUBSTANCES SOCIETY, 14., 2008, Saint Petersburg. From molecular understanding to innovative applications of humic substances: proceedings... Moscow: Lomonosov Moscow State University, 2008. v. 1, p. 311-314. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The high and specific SOM contents of the Amazonian Dark Earths (ADE, Terra Preta de Índios), and their high contents of P and Ca provide high natural fertility to the soils. Char or black carbon (B C) plays a major role for the SOM stability in ADE soils (1) and it also provides a significant potential for carbon sequestration and sustainable ecosystems (2). There are several studies of the humic acids (HAs) of ADE soils (e.g., 3 and 4). However, because of the difficulties in isolation, there is less awareness of humin, the most abundant SOM component, and of the interaction mechanisms of recalcitrant BC with SOM (especially humin) and clays. In this study, humic materials were extracted using the IHSS procedure and by exhaustive sequential extraction procedures. Isotopic 13C analyses, and solid-state 13C NMR spectroscopy were used for characterizations. |
Palavras-Chave: |
Amazonian dark earth; black carbon; char; NMR. |
Thesaurus Nal: |
dimethyl sulfoxide; humin; urea. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/334788/1/Char-and-humin-fractions-in-Amazonian-dark-earths-2008.pdf
|
Marc: |
LEADER 01721nam a2200241 a 4500 001 1334788 005 2022-04-06 008 2008 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSONG, G. 245 $aChar and humin fractions in Amazonian dark earths.$h[electronic resource] 260 $aIn: INTERNATIONAL MEETING OF THE INTERNATIONAL HUMIC SUBSTANCES SOCIETY, 14., 2008, Saint Petersburg. From molecular understanding to innovative applications of humic substances: proceedings... Moscow: Lomonosov Moscow State University, 2008. v. 1, p. 311-314.$c2008 520 $aThe high and specific SOM contents of the Amazonian Dark Earths (ADE, Terra Preta de Índios), and their high contents of P and Ca provide high natural fertility to the soils. Char or black carbon (B C) plays a major role for the SOM stability in ADE soils (1) and it also provides a significant potential for carbon sequestration and sustainable ecosystems (2). There are several studies of the humic acids (HAs) of ADE soils (e.g., 3 and 4). However, because of the difficulties in isolation, there is less awareness of humin, the most abundant SOM component, and of the interaction mechanisms of recalcitrant BC with SOM (especially humin) and clays. In this study, humic materials were extracted using the IHSS procedure and by exhaustive sequential extraction procedures. Isotopic 13C analyses, and solid-state 13C NMR spectroscopy were used for characterizations. 650 $adimethyl sulfoxide 650 $ahumin 650 $aurea 653 $aAmazonian dark earth 653 $ablack carbon 653 $achar 653 $aNMR 700 1 $aNOVOTNY, E. H. 700 1 $aHAYES, M. H. B. 700 1 $aAZEVEDO, E. R. de 700 1 $aBONAGAMBA, T. J.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
Data corrente: |
10/01/2022 |
Data da última atualização: |
10/01/2022 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SANTOS, E. F. dos; LOPES, L. B.; VENDRUSCULO, L. G. |
Afiliação: |
ELTON FERNANDES DOS SANTOS, UFMT, Sinop-MT; LUCIANO BASTOS LOPES, CPAMT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA. |
Título: |
Método para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. MenosA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para ... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Coeficiente de similaridade; Intersection over Union; Jaccard; Novilha; Processamento de dados; Rede neural; Semicarcaça; U-net; Visão computacional. |
Thesagro: |
Bovino; Carcaça; Gordura Animal; Zootecnia. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/230145/1/2021-cpamt-lbl-metodo-estimativa-percentual-cobertura-gordura-carcaca-bovina-visao-computacional-p-57.pdf
|
Marc: |
LEADER 02921nam a2200289 a 4500 001 2138969 005 2022-01-10 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSANTOS, E. F. dos 245 $aMétodo para estimativa do percentual de cobertura de gordura em carcaça bovinas usando visão computacional.$h[electronic resource] 260 $aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 57.$c2021 520 $aA carne bovina é uma das principais fontes de proteína animal para os seres humanos. No contexto de produção, a análise do acabamento da carcaça torna-se essencial visto sua importância no desempenho animal e exigências nutricionais. A avaliação individualizada das carcaças é inviável para a maioria dos frigoríficos, devido ao significativo número de animais, bem com o tempo e recursos dispendidos. Entretanto, o uso de tecnologia baseada em visão computacional e processamento de imagem, tem se mostrado bastante eficaz no processo de automação de rotina de inspeção. O objetivo deste estudo foi projetar, desenvolver e validar um sistema para estimar o percentual de gordura em semi-carcaças bovinas. Os dados foram coletados em um frigorífico localizado em Sinop e ocorreram entre outubro de 2020 e julho de 2021. A maioria das carcaças vieram de novilhas. Foi proposto um pipeline de visão computacional, o qual foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizado um processamento de vídeo para identificar e selecionar corretamente uma imagem contendo apenas a carcaça de interesse. Na segunda parte, foi realizado o pré-processamento e a segmentação para remoção do fundo da imagem e finalmente a estimação do percentual de gordura. Na etapa de segmentação do plano de fundo foi utilizada a rede neural denominada U-net. Para verificar a acurácia desta etapa optou-se pelo coeficiente de similaridade de Jaccard, ou Intersection over Union (IoU). A rede neural U-net treinada para segmentação de fundo da imagem atingiu um IoU médio de 0,96 ao segmentar 171 imagens de testes, demonstrando a boa performance na extração do fundo. O método proposto mostrou-se satisfatório para a realização da tarefa de estimação do percentual de gordura, mas os resultados se restringem a animais fêmeas, sendo necessários outras etapas de validação para ampliar o modelo de estimativa. 650 $aBovino 650 $aCarcaça 650 $aGordura Animal 650 $aZootecnia 653 $aCoeficiente de similaridade 653 $aIntersection over Union 653 $aJaccard 653 $aNovilha 653 $aProcessamento de dados 653 $aRede neural 653 $aSemicarcaça 653 $aU-net 653 $aVisão computacional 700 1 $aLOPES, L. B. 700 1 $aVENDRUSCULO, L. G.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|