|
|
Registros recuperados : 390 | |
10. | | SOUZA, D. M.; MADARI, B. E.; SENA, M. M. Aplicação de métodos quimiométricos na otimização da extração de Ca, Mg, K, Fe, Zn, Cu e Mn em folhas de braquiária. Química Nova, São Paulo, v. 35, n. 1, p. 175-179, 2012. Nota técnica. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
13. | | SILVEIRA, A. L.; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, J. M. The impact of the implementation of an integrated crop-livestock-forest system in a Ferralsol of the brazilian savannah (Cerrado). In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON GREENHOUSE GASES IN AGRICULTURE, 2., 2016, Campo Grande, MS. Proceedings... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 486-487. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 216). Coordenador Roberto Giolo de Almeida. II SIGEE. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
18. | | MORAIS, P. A. O.; SOUZA, D. M.; MADARI, B. E. Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 645-648. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana. Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
| |
Registros recuperados : 390 | |
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
16/03/2023 |
Data da última atualização: |
16/03/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
MORAIS, P. A. O.; SOUZA, D. M.; MADARI, B. E. |
Afiliação: |
UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF. |
Título: |
Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. |
Páginas: |
p. 645-648. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana. |
Conteúdo: |
A textura do solo representa a distribuição quantitativa das partículas minerais menores que 2 mm: areia, argila e silte. Esses parâmetros viabilizam a classificação do solo e essa, por sua vez, orienta o manejo, a irrigação e a adição de insumos na agricultura. Se bem que, as metodologias usuais para análise textural são laboriosas e utilizam agentes químicos oxidantes. Além disso, essa análise tem sido a mais demandada dos laboratórios de fertilidade. Logo, são imprescindíveis estudos propositivos de metodologias alternativas que sejam operacionais e limpas. Nessa direção, esse estudo propõe a utilização de análise multivariada de imagens digitais para predição da textura do solo e sua posterior classificação. Para tanto, 53 amostras de solo diversificadas foram consideradas para análise textural pelo método da pipeta e para obtenção de imagens digitais no sistema de cor RGB (Red, Green, Blue) em formato bitmap (BMP). Extraiu-se as informações das imagens por histogramas de frequência para posterior Regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLS) que correlaciona as matrizes de dados das imagens com o parâmetro de interesse (argila ou areia) das amostras. Obteve-se um índice de acerto de 94,34 % na classificação utilizando os teores preditos de areia e argila pelos modelos PLS, quando comparado ao método convencional. Portanto, a predição textural do solo através de imagens é uma técnica promissora por ser limpa, operacional e apresentar exatidão satisfatória. |
Palavras-Chave: |
Análise de imagens; Imagem digital; Modelo PLS. |
Thesagro: |
Classificação do Solo; Textura do Solo. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152407/1/siagro-2014-p645.pdf
|
Marc: |
LEADER 02409nam a2200217 a 4500 001 2152407 005 2023-03-16 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMORAIS, P. A. O. 245 $aPredição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais.$h[electronic resource] 260 $aIn: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação$c2014 300 $ap. 645-648. 500 $aEditores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana. 520 $aA textura do solo representa a distribuição quantitativa das partículas minerais menores que 2 mm: areia, argila e silte. Esses parâmetros viabilizam a classificação do solo e essa, por sua vez, orienta o manejo, a irrigação e a adição de insumos na agricultura. Se bem que, as metodologias usuais para análise textural são laboriosas e utilizam agentes químicos oxidantes. Além disso, essa análise tem sido a mais demandada dos laboratórios de fertilidade. Logo, são imprescindíveis estudos propositivos de metodologias alternativas que sejam operacionais e limpas. Nessa direção, esse estudo propõe a utilização de análise multivariada de imagens digitais para predição da textura do solo e sua posterior classificação. Para tanto, 53 amostras de solo diversificadas foram consideradas para análise textural pelo método da pipeta e para obtenção de imagens digitais no sistema de cor RGB (Red, Green, Blue) em formato bitmap (BMP). Extraiu-se as informações das imagens por histogramas de frequência para posterior Regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLS) que correlaciona as matrizes de dados das imagens com o parâmetro de interesse (argila ou areia) das amostras. Obteve-se um índice de acerto de 94,34 % na classificação utilizando os teores preditos de areia e argila pelos modelos PLS, quando comparado ao método convencional. Portanto, a predição textural do solo através de imagens é uma técnica promissora por ser limpa, operacional e apresentar exatidão satisfatória. 650 $aClassificação do Solo 650 $aTextura do Solo 653 $aAnálise de imagens 653 $aImagem digital 653 $aModelo PLS 700 1 $aSOUZA, D. M. 700 1 $aMADARI, B. E.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|