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| Registros recuperados : 7 | |
| 2. |  | SILVA, F. L. da; PEDROZO, C. A.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; COSTA, P. M. de A.; VIEIRA, M. S. Análise de trilha para os componentes de produção de cana-de-açúcar via blup. Revista Ceres, Viçosa, v. 56, n. 3, p. 308-314, maio/jun. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 3. | | CASTRO, R. D.; PETERNELLI, L. A.; RESENDE, M. D. V. de; MARINHO, C. D.; COSTA, P. M. A.; BARBOSA, M. H. P.; MOREIRA, E. F. A. Selection between and within full-sib sugarcane families using the modified BLUPIS method (BLUPISM). Genetics and Molecular Research, v. 15, n. 1, 2016. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 4. | | PEDROZO, C. Â.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V.; PETERNELLI, L. A.; COSTA, P. M. de A.; SILVA, F. L. da. Eficiência de seleção em fases iniciais do melhoramento da cana-de-açúcar. Revista Ceres, Viçosa, v. 55, n. 1, 2008.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Semiárido. |
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| 5. | | BRASILEIRO, B. P.; MARINHO, C. D.; COSTA, P. M. A.; PETERNELLI, L. A.; RESENDE, M. D. V. de; CURSI, D. E.; HOFFMANN, H. P.; BARBOSA, M. H. P. Genetic diversity and coefficient of parentage between clones and sugarcane varieties in Brazil. Genetics and Molecular Research, v. 13, n. 4, p. 9005-9018, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 6. | | BASTOS, I. T.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PEDROZO, C. A.; MELO, C. G.; PETERNELLI, L. A.; COSTA, P. M. de A.; XAVIER, C. V.; BAFFA, C. F. Correlation among predicted genotypic values and adaptability and stability estimates of sugarcane clones in a mixed models context. Scientia Agraria, Curitiba, v. 10, n. 2, p. 111-118, Mar./Abr. 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 7. | | BASTOS, I. T.; BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; SILVEIRA, L. C. I. da; DONDA, L. R.; FORTUNATO, A. A. COSTA, P. M. de A.; FIGUEIREDO, I. C. R. de. Avaliação da interação genótipo x ambiente em cana-de-açúcar via modelos mistos. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 37, n. 4, p. 195-203, dez. 2007.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
21/08/2002 |
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Data da última atualização: |
07/06/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALVES, E. A.; PINTO, F. A. C.; MANTOVANI, E. C.; SENA JUNIOR, D. G. |
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Afiliação: |
EVANDRO CHARTUNI MANTOVANI, CNPMS. |
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Título: |
Avaliação de parâmetros de textura para classificação de plantas daninhas em imagens digitais. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA, 2002. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
As plantas daninhas podem causar danos, qualitativos e quantitativos, às culturas de valor agronômico. A agricultura de precisão, utilizando-se de técnicas de visão artificial, possibilita a análise do local de produção através de imagens digitais que, processadas fornecerão informações para tomada de decisão, possibilitando a otimização de recursos, garantindo maiores lucros e menos impactos ambienttais. Neste trabalho foram selecionados e avaliados 9 parâmetros da matriz de co-ocorrência de imagens digitais monocromáticas de plantas daninhas de folha larga e estreita, coletadas 25 dias após a emergência. Dos nove parâmetros testados, cinco apresentaram resultados satisfatórios individualmente para separação das plantas: Momento angular (f1), valor medio (f2). momento da diferença inversa (f6), entropia (f7) e medida de correlação A (f10). A combinação dos parâmetros f2, f6, f7 e f10 apresentaram o melhor resultado dois a dois. |
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Palavras-Chave: |
Matriz de co-ocorrencia; Visao artificial. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/51112/1/Avaliacao-parametros.pdf
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Marc: |
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520 $aAs plantas daninhas podem causar danos, qualitativos e quantitativos, às culturas de valor agronômico. A agricultura de precisão, utilizando-se de técnicas de visão artificial, possibilita a análise do local de produção através de imagens digitais que, processadas fornecerão informações para tomada de decisão, possibilitando a otimização de recursos, garantindo maiores lucros e menos impactos ambienttais. Neste trabalho foram selecionados e avaliados 9 parâmetros da matriz de co-ocorrência de imagens digitais monocromáticas de plantas daninhas de folha larga e estreita, coletadas 25 dias após a emergência. Dos nove parâmetros testados, cinco apresentaram resultados satisfatórios individualmente para separação das plantas: Momento angular (f1), valor medio (f2). momento da diferença inversa (f6), entropia (f7) e medida de correlação A (f10). A combinação dos parâmetros f2, f6, f7 e f10 apresentaram o melhor resultado dois a dois.
650 $aAgricultura de Precisão
653 $aMatriz de co-ocorrencia
653 $aVisao artificial
700 1 $aPINTO, F. A. C.
700 1 $aMANTOVANI, E. C.
700 1 $aSENA JUNIOR, D. G.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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