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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
27/12/2023 |
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Data da última atualização: |
27/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; KUCHLER, P. C.; ALMEIDA, M. B. F. de; VIEIRA, L. P.; LAGE, S. M.; FREITAS, P. L. de. |
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Afiliação: |
MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; PATRICK CALVANO KUCHLER, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; MATHEUS BENCHIMOL FERREIRA DE ALMEIDA, PESQUISADOR VISITANTE; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; SOFIA MARTINS LAGE, PESQUISADORA VISITANTE; PEDRO LUIZ DE FREITAS, CNPS. |
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Título: |
Inteligência artificial para a avaliação de pastagens degradadas a partir de fotos de smartphones e de séries temporais de imagens de satélite: uma abordagem baseada em deep e machine learning para subsidiar o cálculo de indicadores agro-socioambientais. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Caderno Pedagógico, v. 20, n. 10, p. 4637-4657, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.54033/cadpedv20n10-018 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Entre as principais potências agropecuárias, o Brasil se destaca como um dos poucos países que ainda dispõe de extensas áreas de terra com potencial de produção agropecuária, sem a necessidade do desmatamento. O país busca reverter a degradação do solo por meio de políticas públicas, incluindo a criação de indicadores Sócio-Agro-Ambientais multiescalares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma solução para diagnosticar áreas degradadas, oferecendo recomendações técnicas regionalizadas para a conservação, recuperação e reintegração dessas áreas à cadeia produtiva de alto rendimento. Duas abordagens inovadoras foram adotadas: (i) uso de deep learning, com uma acurácia de 95,9% para diagnósticos locais por smartphones; (ii) baseada em machine learning e satélites, que alcançou 95,90% de acurácia para avaliações regionais. Ambas as metodologias convergem para soluções acessíveis e inovadoras, estimulando ações de recuperação de áreas degradadas. |
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Palavras-Chave: |
Degradação do solo; Indicadores Sócio-Agro-Ambientais; IS_Agro. |
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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/doc/1160269/1/Inteligencia-artificial-para-a-avaliacao-de-pastagens-degradadas-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
21/03/2000 |
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Data da última atualização: |
10/12/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ROSAL, L. F.; LAMEIRA, O. A.; RODRIGUES, S. T.; AMORIM, A. C. L.; TRINDADE, M. J. de S.; BERG, M. E. V. den. |
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Afiliação: |
BOLSISTA PIBIC/CNPQ/FCAP; OSMAR ALVES LAMEIRA, CPATU; SILVANE TAVARES RODRIGUES, CPATU; GRADUANDA UFPA; GRADUANDA UFPA; MPEG. |
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Título: |
Coleta, avaliação e caracterização de plantas medicinais de ocorrência na Amazônia. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA FCAP, 9.; SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 3., 1999, Belém, PA. Resumos. Belém, PA: FCAP: Embrapa Amazônia Oriental, 1999. |
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Páginas: |
p. 357-358. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Agronomic Characters; Avaliação; Brasil; Característica agronômica; Drug plants; Evaluation. |
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Thesagro: |
Germoplasma; Planta Medicinal. |
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Thesaurus NAL: |
Amazonia; germplasm. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/113436/1/p357.pdf
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Marc: |
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245 $aColeta, avaliação e caracterização de plantas medicinais de ocorrência na Amazônia.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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