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| Registros recuperados : 20 | |
| 1. |  | SILVEIRA, J. G. da; SILVA, J. J. N. da; BOTIN, A. A.); RODRIGUES, R. de A. R. Balanço de carbono e emissões de gases de efeito estufa em experimento de restauração ecológica, em SINOP/MT In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 2.,2013, Sinop. Anais... Sinop, MT: Embrapa Agrossilvipastoril, 2013. 1 CD.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 3. | | LEITE, F. F. G. D.; SANTOS, F. M.; SILVEIRA, J. G. da; VERONEZE, A. J.; MULLER, M. D.; FERREIRA, I. G. M.; ALVES, B. J. R. Assessment of carbon capture and storage through silvopastoral systems designed for tree harvesting for different end uses. In: CONGRESO INTERNACIONAL DE SISTEMAS SILVOPASTORILES, 12.; CONGRESO DE LA RED GLOBAL DE SISTEMAS SILVOPASTORILES, 2.; IV SEMINARIO NACIONAL DE SISTEMAS SILVOPASTORILES, 4., 2023, Montevideo; CONGRESO NACIONAL SISTEMAS SILVOPASTORILES, 5., 2023, Buenos Aires. Sistemas silvopastoriles: hacia una diversificación sostenible. Cali: CIPAV, 2023. p. 979-991.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Gado de Leite. |
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| 4. | | SILVA, J. J. N. da; BOTIN, A. A.; SILVEIRA, J. G. da; MATOS, E. da S.; RODRIGUES, R. de A. R. Ciclagem de nitrogênio em modelos de restauração ecológica e área de mata nativa, em SINOP/MT In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 2.,2013, Sinop. Anais... Sinop, MT: Embrapa Agrossilvipastoril, 2013. 1 CD.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 5. | | PIROLLA, M. L. A.; ARMACOLO, N. M.; MOMBACH, M. A.; SILVEIRA, J. G. da; ROMEIRO, S. de O.; RODRIGUES, R. de A. R. Emissões de gases de efeito estufa em sistema agroflorestal na região a da amazônia matogrossense. In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 4., 2015, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. p. 160-164| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 6. | | SILVEIRA, J. G. da; NOGUEIRA, A. K. da S.; PRADO, A.; ARMACOLO, N. M.; RODRIGUES, R. de A. R.; SOUZA, H. S. Emissões de gases do efeito estufa em sistemas integrados de produção do norte de Mato Grosso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS AGROFLORESTAIS, 10., 2016, Cuiabá. SAF: aprendizados, desafios e perspectivas: anais. Cuiabá: SBSAF, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 7. | | FARIAS, J. B.; CAMARGO, D.; SILVEIRA, J. G. da; BRANDANI, C. B.; GONÇALVES, J. L. de M.; BOUILLET, J. D.; BEHLING, M. Desenvolvimento das árvores em povoamentos monoespecíficos e mistos de eucalyptus urograndis e acacia mangium. In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 259-262.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 8. | | SILVEIRA, J. G. da; ARMACOLO, N. M.; NOGUEIRA, A. K. da S.; PRADO, A.; RODRIGUES, R. de A. R.; FERREIRA, M. D. Fluxo de óxido nitroso e metano em sistema agroflorestal no norte de Mato Grosso. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SISTEMAS AGROFLORESTAIS, 10., 2016, Cuiabá. SAF: aprendizados, desafios e perspectivas: anais. Cuiabá: SBSAF, 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 9. | | CANTO, A. C. B. do; MARQUES, R.; LEITE, F. F. G. D.; SILVEIRA, J. G. da; DONAGEMMA, G. K.; RODRIGUES, R. de A. R. Land use and cover maps for Mato Grosso from 1985 to 2019. In: WORKSHOP ON BIOSYSTEMS ENGINEERING - WEB 6.0, 6., 2020, Niterói. Proceedings... Niterói: AGRHA, 2020. p. 74-77.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 11. | | MULLER, M. D.; BARROS, I. de; SILVEIRA, J. G. da; SILVA, J. J. N. da; SANTOS, F. M.; SALTON, J. C.; VERONEZE, A. J.; ALMEIDA, R. G. de; FERREIRA, I. G. M. Adotabilidade de sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta no Mato Grosso do Sul. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2023. 24 p. (Embrapa Gado de Leite. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 47). Selo ODS 2, Selo ODS 12, Selo ODS 15.| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Gado de Leite. |
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| 12. | | LEITE, F. F. G. D.; ALVES, B. J. R.; NÓBREGA, G. N.; CORDEIRO, R. C.; CESÁRIO, F. V.; SILVEIRA, J. G. da; ARMACOLO, N. M.; RODRIGUES, R. de A. R. Greenhouse gases (GHG) quantification with static chambers in Latin America: is it improving through time? In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. WCCLF 2021 proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 79-84. WCCLF 2021. Evento online.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Solos. |
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| 13. | | NOGUEIRA, A. K. da S.; RODRIGUES, R. de A. R.; SILVA, J. J. N. da; BOTIN, A. A.; SILVEIRA, J. G. da; MOMBACH, M. A.; ARMACOLO, N. M.; ROMEIRO, S. de O. Fluxos de óxido nitroso em sistema de integração lavoura-pecuária-floresta. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 9, p. 1156-1162, set. 2016.| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Solos / UEP-Recife; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 14. | | SILVEIRA, J. G. da; ASSAD, L. T.; OLIVEIRA NETO, S. N. de; BONET, M. S.; CANTO, A. C. B. do; CORDEIRO, F. R.; LEITE, F. F. G. D.; MUÑOZ, A. M.; SANTOS, R. R. dos; RODRIGUES, R. de A. R. Implementation of low-carbon technology in the Brazilian Amazon. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. WCCLF 2021 proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 893-899. WCCLF 2021. Evento online.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 15. | | SILVEIRA, J. G. da; RODRIGUES, R. de A. R.; BEHLING, M.; CAMARGO, D.; SOUZA, L. H. C. de; ARMACOLO, N. M.; SILVA, J. J. N. da; TSUKAMOTO FILHO, A. de A. Stocks of leaf litter in a mixed eucalyptus and acacia plantation. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 39, e201902043, p. 300, 2019. Special issue. Abstracts of the XXV IUFRO World Congress.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril. |
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| 16. | | LEITE, F. F. G. D.; ALVES, B. J. R.; NÓBREGA, G. N.; CORDEIRO, R. C.; CESÁRIO, F. V.; CAMBARERI, G. S.; FAVERIN, C.; SILVEIRA, J. G. da; CIGANDA, V. S.; ARMACOLO, N. M; ALECRIM, F. B.; RODRIGUES, R. de A. R. Checking the progress of using the static chamber method for the measurement of greenhouse gases in Latin America. Carbon Management, v. 12, n. 6, p. 649-661, 2021| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Solos. |
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| 17. | | SILVEIRA, J. G. da; OLIVEIRA NETO, S. N. de; CANTO, A. C. B. do; LEITE, F. F. G. D.; CORDEIRO, F. R.; ASSAD, L. T.; SILVA, G. C. C.; MARQUES, R. de O.; CARDOSO, M. S. L. D.; FERREIRA, I. G. M.; CONCEIÇÃO, M. C. G. da; RODRIGUES, R. de A. R. Land use, land cover change and sustainable intensification of agriculture and livestock in the Amazon and the Atlantic Forest in Brazil. Sustainability, v. 14, n. 5, 2563, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 18. | | SILVEIRA, J. G. da; ASSAD, L. T.; OLIVEIRA NETO, S. N. de; BONET, M. S.; LEITE, F. F. G. D.; CANTO, A. C. B. do; CORDEIRO, F. R.; MUÑOZ, A. M.; RAMOS, M. B. de C.; RODRIGUES, R. de A. R. Selection of species for implantation in low-carbon technology in the Brazilian Atlantic Forest. In: WORLD CONGRESS ON INTEGRATED CROP-LIVESTOCK-FORESTRY SYSTEMS, 2., 2021. WCCLF 2021 proceedings. Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 738-743. WCCLF 2021. Evento online.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 19. | | BEHLING, M.; FERREIRA, A.; FARIAS, J. B.; CAMARGO, D.; PEREIRA, M. C.; SILVEIRA, J. G. da; TSUKAMOTO FILHO, A. de A. de; BRANDANI, C. B.; GONÇALVES, J. L. de M.; BOUILLET, J.-P. D.; LACLAU, J.-P.; RODRIGUES, R. de A. R.; MATOS, E. da S. Plantio misto de eucalipto e acácia em área de transição entre os biomas Cerrado e Floresta Amazônica. In: FARIAS NETO, A. L. de; NASCIMENTO, A. F. do; ROSSONI, A. L.; MAGALHÃES, C. A. de S.; ITUASSU, D. R.; HOOGERHEIDE, E. S. S.; IKEDA, F. S.; FERNANDES JUNIOR, F.; FARIA, G. R.; ISERNHAGEN, I.; VENDRUSCULO, L. G.; MORALES, M. M.; CARNEVALLI, R. A. (Ed.). Embrapa Agrossilvipastoril: primeiras contribuições para o desenvolvimento de uma agropecuária sustentável. Brasília, DF: Embrapa, 2019. pt. 6, cap. 9, p. 427-435.| Biblioteca(s): Embrapa Agrossilvipastoril; Embrapa Solos. |
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| 20. | | SILVEIRA, J. G. da; WINK, C.; CESÁRIO, F. V.; ARMACOLO, N. M.; NOGUEIRA, A. K. da S.; SILVA, J. J. N. da; LEITE, F. F. G. D.; CONCEIÇÃO, M. C. G. da; OLIVEIRA NETO, S. N. de; RODRIGUES, R. de A. R. Understanding the flux of nitrous oxide from the eucalypt soil in monoculture and Integrated Crop-Livestock-Forest systems. Australian Journal of Crop Science, v. 16, n. 1, p. 128-136, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| Registros recuperados : 20 | |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Corte. Para informações adicionais entre em contato com cnpgc.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte; Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
25/01/2023 |
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Data da última atualização: |
26/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
WEBER, F. de L.; WEBER, V. A. de M; MORAES, P. H. de; MATSUBARA, E. T.; PAIVA, D. M. B.; GOMES, M. de N. B.; OLIVEIRA, L. O. F. de; MEDEIROS, S. R. de; CAGNIN, M. I. |
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Afiliação: |
FABRICIO DE LIMA WEBER, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; VANESSA APARECIDA DE MORAES WEBER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MATO GROSSO DO SUL; PEDRO HENRIQUE DE MORAES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; EDSON TAKASHI MATSUBARA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; DÉBORA MARIA BARROSO PAIVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; MARINA DE NADAI BONIN GOMES, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; LUIZ ORCIRIO FIALHO DE OLIVEIRA, CNPGC; SERGIO RAPOSO DE MEDEIROS, CPPSE; MARIA ISTELA CAGNIN, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL. |
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Título: |
Counting cattle in UAV images using convolutional neural network. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 29, article 100900, 2023. |
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ISSN: |
2352-9385 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100900 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Determining the number of cattle in countries with the most extensive livestock and large pastures is difficult requires a lot of time of the farm workforce and is stressful to the animals. Counting cattle in an agile way using tools that can automatically perform this task would be very useful for herd conferences and farm management. The proposed solution is to count cattle through images acquired by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This allows faster acquisition of the number of cattle in a given area so management tasks can be more accurately done and, allowing better interventions towards technical improvements. Thus, models of architectures from Convolutional Neural Networks (CNN) to YOLOv4 and YOLOv5 models (X, L, M, and S) were used for comparison. In order to evaluate the efficiencies of these solutions for the bovine counting, 878 images were acquired through flights of 20, 40, 80, and 100 m high. YOLOv4 obtained a precision of 0.90, and the YOLOv5 architectures (X, L, M, and S) were 0.98, 0.96, 0.93, and 0.96, respectively. In conclusion, the use of CNN to identify and count cattle from UAV images is a viable solution. |
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Thesagro: |
Gado Nelore; Sanidade Animal; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Animal welfare; Cattle; Livestock; Neural networks; Remote sensing. |
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Categoria do assunto: |
--
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02144naa a2200337 a 4500
001 2151218
005 2023-01-26
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a2352-9385
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100900$2DOI
100 1 $aWEBER, F. de L.
245 $aCounting cattle in UAV images using convolutional neural network.$h[electronic resource]
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520 $aDetermining the number of cattle in countries with the most extensive livestock and large pastures is difficult requires a lot of time of the farm workforce and is stressful to the animals. Counting cattle in an agile way using tools that can automatically perform this task would be very useful for herd conferences and farm management. The proposed solution is to count cattle through images acquired by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This allows faster acquisition of the number of cattle in a given area so management tasks can be more accurately done and, allowing better interventions towards technical improvements. Thus, models of architectures from Convolutional Neural Networks (CNN) to YOLOv4 and YOLOv5 models (X, L, M, and S) were used for comparison. In order to evaluate the efficiencies of these solutions for the bovine counting, 878 images were acquired through flights of 20, 40, 80, and 100 m high. YOLOv4 obtained a precision of 0.90, and the YOLOv5 architectures (X, L, M, and S) were 0.98, 0.96, 0.93, and 0.96, respectively. In conclusion, the use of CNN to identify and count cattle from UAV images is a viable solution.
650 $aAnimal welfare
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700 1 $aMORAES, P. H. de
700 1 $aMATSUBARA, E. T.
700 1 $aPAIVA, D. M. B.
700 1 $aGOMES, M. de N. B.
700 1 $aOLIVEIRA, L. O. F. de
700 1 $aMEDEIROS, S. R. de
700 1 $aCAGNIN, M. I.
773 $tRemote Sensing Applications: Society and Environment$gv. 29, article 100900, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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