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| Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
16/03/2023 |
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Data da última atualização: |
16/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MORAIS, P. A. O.; SOUZA, D. M.; MADARI, B. E. |
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Afiliação: |
UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF. |
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Título: |
Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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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. |
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Páginas: |
p. 645-648. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana. |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Análise de imagens; Imagem digital; Modelo PLS. |
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Thesagro: |
Classificação do Solo; Textura do Solo. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152407/1/siagro-2014-p645.pdf
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Marc: |
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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.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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