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Registros recuperados : 13 | |
3. | | CASTRO, W.; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; GONÇALVES, W.; RODRIGUES, L.; SANTOS, M. F.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; RESENDE, R. M. S.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C. Deep learning applied to phenotyping of biomass in forages with UAV-based RGB imagery. Sensors v. 20, a. 4802, 2020. 1 - 18 Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação. |
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4. | | OSCO, L. P.; ARRUDA, M. S.; GONÇALVES, D. N.; DIAS, A.; BATISTOTI, J.; SOUZA, M.; GOMES, F. D. G.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; LIESENBERG, V.; LI, J.; MA, L.; MARCATO JUNIOR, J.; GONÇALVES, W. N. A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 174, 2021. 1 - 17 Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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5. | | OSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. 1 - 22 Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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6. | | OSCO, L. P.; NOGUEIRA, K.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; FURUYA, D. E. G.; GONÇALVES, W. N.; JORGE, L. A. de C.; MARCATO JUNIOR, J.; SANTOS, J. A. Semantic segmentation of citrus-orchard using deep neural networks and multispectral UAV-based imagery. Precision Agriculture, v. 22, n. 4,2021. 1171-1188 Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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7. | | OLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E. Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. Sensors, v. 21, n. 3971, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação. |
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8. | | RAMOS, A. P. M.; GOMES, F. D. G.; PINHEIRO, M. M. F.; FURUYA, D. E. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; MICHEREFF, M. F. F.; MORAES, M. C. B.; BORGES, M.; LAUMANN, R. A.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; OSCO, L. P. Detecting the attack of the fall armyworm (Spodoptera frugiperda) in cotton plants with machine learning and spectral measurements. Precision Agriculture, 2021. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes; Raúl Alberto Alaumann. Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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9. | | OSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; BLASSIOLI-MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C. An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods. Infrared Physics & Technology, v. 123, 104203, 2022. 13 p. Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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10. | | OSCO, L. P.; FURUYA, D. E. G.; FURUYA, M. T. G.; CORRÊA, D. V.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; BORGES, M.; MORAES, M. C. B.; MICHEREFF, M. F. F.; AQUINO, M. F. S.; LAUMANN, R. A.; LISENBERG, V.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C. An impact analysis of pre-processing techniques in spectroscopy data to classify insect-damaged in soybean plants with machine and deep learning methods. Infrared Physics & Technology, v. 123, 2022. 104203. Na publicação: Maria Carolina Blassioli-Moraes. Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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11. | | FURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; ALAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. 1 - 10 Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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12. | | FURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; LAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. 1 - 10 Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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13. | | OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; MORIYA, E. A. S.; IMAI, N. N.; ESTRABIS, N.; IANCZYK, F.; ARAÚJO, F. F.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; LI, J.; MA, L.; GONÇALVES, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; CRESTE, J. E. A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements. Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020. 1 - 21 Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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Registros recuperados : 13 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
13/09/2021 |
Data da última atualização: |
17/09/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
OLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E. |
Afiliação: |
GABRIEL SILVA DE OLIVEIRA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; JOSÉ MARCATO JUNIOR, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; CAIO POLIDORO, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LUCAS PRADO OSCO, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; HENRIQUE SIQUEIRA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LUCAS RODRIGUES, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LIANA JANK, CNPGC; SANZIO CARVALHO LIMA BARRIOS, CNPGC; CACILDA VALLE, Embrapa Gado de Corte; ROSANGELA MARIA SIMEAO, CNPGC; CAMILO CARROMEU, CNPGC; ELOISE SILVEIRA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA; WESLEY GONÇALVES, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil.; MATEUS FIGUEIREDO SANTOS, CNPGC; EDSON MATSUBARA, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brasil. |
Título: |
Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Sensors, v. 21, n. 3971, 2021. |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Brazilian pasture; Deep learning; Forage dry matter yield; High-throughput phenotyping. |
Thesaurus NAL: |
Pastures. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/225919/1/P-Convolutional-Neural-Networks-to-Estimate-Dry-Matter-Yield-in.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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