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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
16/12/2019 |
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Data da última atualização: |
03/04/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
MARTINS, A. L. da S.; HERNANI, L. C.; PEETERS, C. L.; GONÇALO, T. P. (ed.). |
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Afiliação: |
ALBA LEONOR DA SILVA MARTINS, CNPS; LUIS CARLOS HERNANI, CNPS; CHARLES LOUIS PEETERS, GAPES/FEBRAPDP-GO; TÚLIO PORTO GONÇALO, GAPES-GO. |
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Título: |
Índice de qualidade participativo do plantio direto para a região de Rio Verde, GO (IQP-RV). |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2019. |
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Descrição Física: |
E-book. |
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Série: |
(Embrapa Solos. Documentos, 209). |
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ISSN: |
1517-2627 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este documento vem disponibilizar aos técnicos e produtores rurais uma proposta técnica de adaptação do IQP às condições da região de Rio Verde, GO, na expectativa de contribuir com o aprimoramento do manejo adotado em áreas com o Sistema Plantio Direto no Sudoeste Goiano e em outras regiões com características edafoclimáticas e sistemas de produção semelhantes. |
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Palavras-Chave: |
Qualidade do solo; Rede de Pesquisa SoloVivo. |
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Thesagro: |
Manejo do Solo; Plantio Direto. |
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Thesaurus Nal: |
No-tillage; Soil management; Soil quality. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/207099/1/CNPS-DOC-209-2019.epub
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
08/02/2022 |
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Data da última atualização: |
08/02/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
EVARISTO, J. W.; VENDRUSCULO, L. G.; BASSI, B.; GARCIA, T. |
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Afiliação: |
JADER WILLIAN EVARISTO, UNEMAT, Sinop-MT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; BRUNO BASSI, UNEMAT, Sinop-MT; THIAGO GARCIA, UNEMAT, Sinop-MT. |
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Título: |
Classificação de imagens termais em alvos agricolas. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 238-242. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A segmentação de alvos de interesse em imagens capturadas eletronicamente é importante para aplicações no setor agrícola e florestal. Por meio da individualização dos alvos nas imagens é possível, por exemplo, estimar dados morfométricos (e.g. altura total, parâmetros de copa, diâmetro de altura de peito, etc), que permitam o cálculo mais acurado da biomassa para cada indivíduo florestal. Todavia, trabalhos recentes têm priorizado a identificação de áreas vegetadas ao invés de indivíduos florestais utilizando frequentemente imagens multiespectrais de satélites (Connette et al., 2016; Sarker; Nichol, 2011). Poucos são os trabalhos voltados a estimativa individual, tal como a abordagem com dados LiDAR conhecido também como laser scanner utilizada por Figueiredo et al. (2014). Adicionalmente, apesar dos avanços tecnológicos relativo aos sensores, a pronta disponibilidade de algoritmos para processamento ainda se constitui um desafio para as diversas aplicações. O uso de técnicas para classificação de imagens é um dos objetivos da temática de processamento de imagens ou sinais (Gonzalez; Woods, 2000). Estas imagens podem ser adquiridas dentro de uma ampla faixa do espectro eletromagnético. Dentre elas destaca-se a banda termal (3 ?to? 35 μm) a qual é uma tecnologia não invasiva e que não necessita contato e não destrói o alvo. Apesar do potencial uso das imagens termais, algoritmos para, inicialmente, identificar os alvos agrícolas são pouco relatados. O objetivo deste trabalho é classificar um alvo vegetal utilizando imagens termais ou termogramas por meio de um limiar criado através de teorias estatísticas. Neste estudo utilizou-se o tronco de indivíduos de floresta nativa pertencentes a um sistema integrado de lavoura e floresta. MenosA segmentação de alvos de interesse em imagens capturadas eletronicamente é importante para aplicações no setor agrícola e florestal. Por meio da individualização dos alvos nas imagens é possível, por exemplo, estimar dados morfométricos (e.g. altura total, parâmetros de copa, diâmetro de altura de peito, etc), que permitam o cálculo mais acurado da biomassa para cada indivíduo florestal. Todavia, trabalhos recentes têm priorizado a identificação de áreas vegetadas ao invés de indivíduos florestais utilizando frequentemente imagens multiespectrais de satélites (Connette et al., 2016; Sarker; Nichol, 2011). Poucos são os trabalhos voltados a estimativa individual, tal como a abordagem com dados LiDAR conhecido também como laser scanner utilizada por Figueiredo et al. (2014). Adicionalmente, apesar dos avanços tecnológicos relativo aos sensores, a pronta disponibilidade de algoritmos para processamento ainda se constitui um desafio para as diversas aplicações. O uso de técnicas para classificação de imagens é um dos objetivos da temática de processamento de imagens ou sinais (Gonzalez; Woods, 2000). Estas imagens podem ser adquiridas dentro de uma ampla faixa do espectro eletromagnético. Dentre elas destaca-se a banda termal (3 ?to? 35 μm) a qual é uma tecnologia não invasiva e que não necessita contato e não destrói o alvo. Apesar do potencial uso das imagens termais, algoritmos para, inicialmente, identificar os alvos agrícolas são pouco relatados. O objetivo deste trab... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Alvo agrícola; Classficação de imagem; Dado morfométrico; Imagem multiespectral; Sinop-MT. |
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Thesagro: |
Setor Agrícola; Setor Florestal. |
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Thesaurus NAL: |
Lidar. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231056/1/2017-cpamt-lgv-classificacao-imagens-termais-alvos-agricolas-p-238-242.pdf
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Marc: |
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520 $aA segmentação de alvos de interesse em imagens capturadas eletronicamente é importante para aplicações no setor agrícola e florestal. Por meio da individualização dos alvos nas imagens é possível, por exemplo, estimar dados morfométricos (e.g. altura total, parâmetros de copa, diâmetro de altura de peito, etc), que permitam o cálculo mais acurado da biomassa para cada indivíduo florestal. Todavia, trabalhos recentes têm priorizado a identificação de áreas vegetadas ao invés de indivíduos florestais utilizando frequentemente imagens multiespectrais de satélites (Connette et al., 2016; Sarker; Nichol, 2011). Poucos são os trabalhos voltados a estimativa individual, tal como a abordagem com dados LiDAR conhecido também como laser scanner utilizada por Figueiredo et al. (2014). Adicionalmente, apesar dos avanços tecnológicos relativo aos sensores, a pronta disponibilidade de algoritmos para processamento ainda se constitui um desafio para as diversas aplicações. O uso de técnicas para classificação de imagens é um dos objetivos da temática de processamento de imagens ou sinais (Gonzalez; Woods, 2000). Estas imagens podem ser adquiridas dentro de uma ampla faixa do espectro eletromagnético. Dentre elas destaca-se a banda termal (3 ?to? 35 μm) a qual é uma tecnologia não invasiva e que não necessita contato e não destrói o alvo. Apesar do potencial uso das imagens termais, algoritmos para, inicialmente, identificar os alvos agrícolas são pouco relatados. O objetivo deste trabalho é classificar um alvo vegetal utilizando imagens termais ou termogramas por meio de um limiar criado através de teorias estatísticas. Neste estudo utilizou-se o tronco de indivíduos de floresta nativa pertencentes a um sistema integrado de lavoura e floresta.
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Registro original: |
Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT) |
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