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Registros recuperados : 71 | |
6. | | OLIVEIRA, L.; FUKUDA, W.; WATANABE, E.; NUTTI, M.; CARVALHO, J. L.; KIMURA, M. Total carotenoid concentration and retention in cassava products. In: SCIENTIFIC MEETING OF THE GLOBAL CASSAVA PARTNERSHIP, 1., 2008, Ghent. Cassava: meeting the challenges of the new millennium. Ghent:: IPBO, 2008. p. 38. SP01-16. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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8. | | SANTOS, V. da S.; OLIVEIRA, L. A. de; KIMURA, MIEKO; AMORIM, T. da S.; NUTTI, M. R.; CARVALHO, J. L. V. de. Melhoramento de mandioca para aumento do teor de betacaroteno. In: REUNIÃO DE BIOFORTIFICAÇÃO NO BRASIL, 4., 2011. Teresina. Palestras e resumos... Rio de Janeiro: Embrapa Agroindústria de Alimentos; Teresina: Embrapa Meio-Norte, 2011. 1 CD-ROM. Coordenadores: Marília Regini Nutti, Maurisrael de Moura Rocha. PDF. T98. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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10. | | SAAVEDRA, L. M.; CAIXETA, E. T.; BARKA, G. D.; BORÉM, A.; ZAMBOLIM, L.; NASCIMENTO, M.; CRUZ, C. D.; OLIVEIRA, A. C. B. de; PEREIRA, A. A. Marker-assisted recurrent selection for pyramiding leaf rust and coffee berry disease resistance alleles in Coffea Arabica L. Genes, v. 14, n. 1, 2023. 18 p. Biblioteca(s): Embrapa Café. |
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13. | | KOBINATA, K.; URAMOTO, M.; NISHII, M.; KUSAKABE, H.; NAKAMURA, G.; ISONO, K. Neopolyoxins A, B, and C. new chitin synthetase inhibitors. Agricultural and Biological Chemistry, Tokyo, v. 44, n. 7, p. 1709-1711, 1980. Biblioteca(s): Embrapa Trigo. |
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14. | | PEREZ, D. V.; MELO, M. E. C. C. M.; DUARTE, M. N.; BARRETO, W. de O.; CURI, N.; KAMPF, N. Investigação do comportamento das propriedades fisica-químicas dos solos de uma microbacia nos tabuleiros costeiros do Espirito Santo. IN: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNÇIA DO SOLO, 25., 1995, Viçosa, MG. Resumos expandidos. Viçosa: UFV, 1995. v.3, p. 1709-1711. Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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Registros recuperados : 71 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
12/11/2014 |
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
BARBEDO, J. G. A. |
Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA. |
Título: |
An automatic method to detect and measure leaf disease symptoms using digital image processing. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Plant Disease, Saint Paul, v. 98, n. 12, 1709-1716, Dec. 2014. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.10 94/PDIS-03-14-0290-RE |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
A method is presented to detect and quantify leaf symptoms using conventional color digital images. The method was designed to be completely automatic, eliminating the possibility of human error and reducing time taken to measure disease severity. The program is capable of dealing with images containing multiple leaves, further reducing the time taken. Accurate results are possible when the symptoms and leaf veins have similar color and shade characteristics. The algorithm is subject to one constraint: the background must be as close to white or black as possible. Tests showed that the method provided accurate estimates over a wide variety of conditions, being robust to variation in size, shape, and color of leaves; symptoms; and leaf veins. Low rates of false positives and false negatives occurred due to extrinsic factors such as issues with image capture and the use of extreme file compression ratios. |
Palavras-Chave: |
Imagem digital; Processamento de imagens. |
Thesagro: |
Doença de planta. |
Thesaurus NAL: |
Digital images; Image analysis; Plant diseases and disorders. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01604naa a2200205 a 4500 001 1999820 005 2020-01-08 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.10 94/PDIS-03-14-0290-RE$2DOI 100 1 $aBARBEDO, J. G. A. 245 $aAn automatic method to detect and measure leaf disease symptoms using digital image processing.$h[electronic resource] 260 $c2014 520 $aA method is presented to detect and quantify leaf symptoms using conventional color digital images. The method was designed to be completely automatic, eliminating the possibility of human error and reducing time taken to measure disease severity. The program is capable of dealing with images containing multiple leaves, further reducing the time taken. Accurate results are possible when the symptoms and leaf veins have similar color and shade characteristics. The algorithm is subject to one constraint: the background must be as close to white or black as possible. Tests showed that the method provided accurate estimates over a wide variety of conditions, being robust to variation in size, shape, and color of leaves; symptoms; and leaf veins. Low rates of false positives and false negatives occurred due to extrinsic factors such as issues with image capture and the use of extreme file compression ratios. 650 $aDigital images 650 $aImage analysis 650 $aPlant diseases and disorders 650 $aDoença de planta 653 $aImagem digital 653 $aProcessamento de imagens 773 $tPlant Disease, Saint Paul$gv. 98, n. 12, 1709-1716, Dec. 2014.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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Registros recuperados : 3 | |
2. | | 2001303, AGRICULTURE (PARIS), Paris, FR Biblioteca(s): Catálogo Coletivo de Periódicos Embrapa; Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Trigo. | |
3. | | 0904326, BOLETIM TECNICO. COPERSUCAR, COOPERSUCAR, Sao Paulo-SP Biblioteca(s): Catálogo Coletivo de Periódicos Embrapa; Embrapa Acre; Embrapa Agrobiologia; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Semiárido. | |
Registros recuperados : 3 | |
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