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| Registros recuperados : 46 | |
| 12. |  | OLIVEIRA, A. E. de S.; MONTALVÁN, A. R. Produtividade de genótipos de soja sob três épocas de semeadura no nordeste maranhense. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5., 2009; MERCOSOJA, 2009, Goiânia. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2009. p. 221, trab. 402. Editado por Adilson de Oliveira Júnior, Odilon Ferreira Saraiva, Clara Beatriz Hoffmann Campo, César de Castro. Trabalho publicado também em 1 CD-ROM em Resumos Expandidos do CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 5., 2009; MERCOSOJA, 2009, Goiânia. Autoria: MONTALVÁN, A. [i.e. MONTALVÁN DEL ÁGUILA], R.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 13. | | MONTALVÁN, R. A.; OLIVEIRA, A. E. de S. Produtividade de cultivares de soja sob épocas e densidades de semeadura no nordeste maranhense. In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 30., 2008, Rio Verde. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2008. p. 264-266 (Embrapa Soja. Documentos, 304). Organizado por Odilon Ferreira Saraiva, César de Castro, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, Fábio Alvares de Oliveira.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 19. | | MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. Quantificação da textura do solo por meio da análise multivariada de imagens. In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 19., CONGRESSO IBEROAMERICANO DE QUÍMICA ANALÍTICA, 7., 2018, Caldas Novas, GO. Livro de resumos. São Paulo: Metrohm, 2018. p. 1100.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| Registros recuperados : 46 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
28/05/2020 |
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Data da última atualização: |
28/05/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
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Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
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Título: |
A computer-assisted soil texture analysis using digitally scanned images. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 174, 105435, July 2020. |
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ISSN: |
0168-1699 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105435 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
A computer-assisted soil texture analysis is presented using digitally scanned soil images of 177 soil samples collected from different regions of Brazil. Soil digital images were correlated to texture results determined by the standard pipette method using three multivariate methods: successive projections algorithm combined with multivariate linear regression (SPA-MLR), partial least-squares regression (PLSR), and least-squares support vector machine regression (LSSVMR). Sand and clay particle size were better estimated using LSSVMR presenting correlations above 90%. Following soil sample particle size content estimates, soil texture classes were also estimated achieving 90.6% accuracy. The proposed method using digital images is fast, cheap and has low environmental impact when compared to the standard method. |
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Thesagro: |
Textura do Solo. |
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Thesaurus NAL: |
Computer-assisted instruction; Digital images; Image analysis; Sand; Soil texture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01597naa a2200253 a 4500
001 2122735
005 2020-05-28
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a0168-1699
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105435$2DOI
100 1 $aMORAIS, P. A. de O.
245 $aA computer-assisted soil texture analysis using digitally scanned images.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aA computer-assisted soil texture analysis is presented using digitally scanned soil images of 177 soil samples collected from different regions of Brazil. Soil digital images were correlated to texture results determined by the standard pipette method using three multivariate methods: successive projections algorithm combined with multivariate linear regression (SPA-MLR), partial least-squares regression (PLSR), and least-squares support vector machine regression (LSSVMR). Sand and clay particle size were better estimated using LSSVMR presenting correlations above 90%. Following soil sample particle size content estimates, soil texture classes were also estimated achieving 90.6% accuracy. The proposed method using digital images is fast, cheap and has low environmental impact when compared to the standard method.
650 $aComputer-assisted instruction
650 $aDigital images
650 $aImage analysis
650 $aSand
650 $aSoil texture
650 $aTextura do Solo
700 1 $aSOUZA, D. M. de
700 1 $aMADARI, B. E.
700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de
773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv. 174, 105435, July 2020.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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