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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
Data corrente: |
10/03/2022 |
Data da última atualização: |
10/03/2022 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
MARTINS, C. R.; EICHOLZ, E. D.; BEVILAQUA, G. A. P.; PRESTES, R. B. |
Afiliação: |
CARLOS ROBERTO MARTINS, CPACT; EBERSON DIEDRICH EICHOLZ, CPACT; GILBERTO ANTONIO PERIPOLLI BEVILAQUA, CPACT; RODRIGO BUBOLZ PRESTES. |
Título: |
Plantas de cobertura e adubação verde em pomares. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: WOLFF, L. F.; EICHOLZ, E. D. (ed.). Alternativas para a diversificação da agricultura familiar de base ecológica - 2021. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2021. 46 p. (Embrapa Clima Temperado. Documentos, 512). |
Páginas: |
p. 15-17. |
Idioma: |
Português |
Thesagro: |
Adubação Verde; Cobertura Vegetal; Pomar. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00712naa a2200193 a 4500 001 2140723 005 2022-03-10 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMARTINS, C. R. 245 $aPlantas de cobertura e adubação verde em pomares.$h[electronic resource] 260 $c2021 300 $ap. 15-17. 650 $aAdubação Verde 650 $aCobertura Vegetal 650 $aPomar 700 1 $aEICHOLZ, E. D. 700 1 $aBEVILAQUA, G. A. P. 700 1 $aPRESTES, R. B. 773 $tIn: WOLFF, L. F.; EICHOLZ, E. D. (ed.). Alternativas para a diversificação da agricultura familiar de base ecológica - 2021. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2021. 46 p. (Embrapa Clima Temperado. Documentos, 512).
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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Biblioteca |
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Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
23/04/2019 |
Data da última atualização: |
12/02/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; CARVALHO, M. T. de M.; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; MARCIA THAIS DE MELO CARVALHO, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
Título: |
Predicting soil texture using image analysis. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
Microchemical Journal, v. 146, p. 455-463, May 2019. |
ISSN: |
0026-265X |
DOI: |
10.1016/j.microc.2019.01.009 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Laboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method. |
Thesagro: |
Textura do Solo. |
Thesaurus NAL: |
Clay; Computer vision; Digital images; Sand; Soil texture. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
Marc: |
LEADER 01899naa a2200265 a 4500 001 2108430 005 2020-02-12 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a0026-265X 024 7 $a10.1016/j.microc.2019.01.009$2DOI 100 1 $aMORAIS, P. A. de O. 245 $aPredicting soil texture using image analysis.$h[electronic resource] 260 $c2019 520 $aLaboratory analysis of soil texture is laborious and not environmentally friendly. After sampling, another 56 h are required for the final report and the laboratory procedure employs hydrogen peroxide and sodium hydroxide as chemical dispersion agents. Therefore a new analytical method to predict and classify soil texture is proposed using digital image processing of soil samples (image segmentation) and multivariate image analysis (MIA). Digital images of 63 soil samples, sieved to<2 mm, were acquired. Clay and sand contents determined by the pipette method were used as standard values and, after image processing, particle contents in the measured size fractions were correlated to image data using PLS2 multivariate regression. In order to statistically account for the sampling and validation dataset multivariate statistics was evaluated in conjunction with bootstrapping analysis. The computer vision approach adopted for the recognition of soil textures based on soil images matched 100% of the classification predicted according to the standard method. The new method is low-cost, environment-friendly, nondestructive, and faster than the standard method. 650 $aClay 650 $aComputer vision 650 $aDigital images 650 $aSand 650 $aSoil texture 650 $aTextura do Solo 700 1 $aSOUZA, D. M. de 700 1 $aCARVALHO, M. T. de M. 700 1 $aMADARI, B. E. 700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de 773 $tMicrochemical Journal$gv. 146, p. 455-463, May 2019.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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