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Registros recuperados : 32 | |
6. | | SENA JUNIOR, D. G. de; PINTO, F. de A. de C.; QUEIROZ, D. de M.; MANTOVANI, E. C. Algoritmo para classificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho (Spodoptera frugiperda, Smith) em imagens digitais. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, Campina Grande, v. 5, n. 3, p. 502-509, 2001. Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo. |
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14. | | GUIMARAES JUNIOR, R.; GONÇALVES, L. C.; JAYME, D. G.; PIRES, D. A. de A.; RODRIGUES, J. A. S.; TOMICH, T. R. Degradabilidade in situ de silagens de milheto em ovinos. Ciência Animal Brasileira, Goiânia, v. 11, n. 2, p. 334-343, abr./jun. 2010. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados; Embrapa Pantanal. |
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Registros recuperados : 32 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
04/11/2004 |
Data da última atualização: |
20/10/2015 |
Autoria: |
SENA JUNIOR, D. G. de; PINTO, F. de A. de C.; QUEIROZ, D. de M.; MANTOVANI, E. C. |
Afiliação: |
DARLY G. DE SENA JUNIOR, UFV; FRANCISCO DE A. DE C. PINTO, UFV; DANIEL DE M. DE QUEIROZ, UFV; EVANDRO CHARTUNI MANTOVANI, CNPMS. |
Título: |
Algoritmo para classificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho (Spodoptera frugiperda, Smith) em imagens digitais. |
Ano de publicação: |
2001 |
Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, Campina Grande, v. 5, n. 3, p. 502-509, 2001. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Foi desenvolvido e testado, no presente estudo, um algoritmo de processamento e análise de imagens digitais para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho, o qual consistiu em duas etapas de classificação dos objetos presentes na cena de uma lavoura de milho. Na primeira etapa, denominada classificação grosseira, utilizou-se a técnica de limiarização em blocos da imagem com 60 x 60 pixels de dimensão e, na segunda etapa, denominada classificação refinada, utilizaram-se redes neurais artificiais em blocos com 3 x 3 pixels de dimensão.A exatidão de cada etapa do algoritmo foi acessada através da determinação da matriz de contingência, com base em 80 e 75 blocos, para a classificação grosseira e refinada, respectivamente. O algoritmo apresentou índice de exatidão global de 80,74%. |
Palavras-Chave: |
Rede neural artificial. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/32302/1/Algoritmo-classificacao.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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