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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Roraima. |
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Data corrente: |
29/02/2024 |
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Data da última atualização: |
29/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Folder/Folheto/Cartilha |
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Autoria: |
RACHWAL, M. F. G.; ARCO-VERDE, M. F.; ZANATTA, J. A.; GOULART, I. C. G. dos R.; DEDINI, G. F. de A.; COSTA, M. da S. A.; TOMASI, J. de C.; AMARO, G. C.; SANTAROSA, E.; BRIENZA JUNIOR, S. |
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Afiliação: |
MARCOS FERNANDO GLUCK RACHWAL, CNPF; MARCELO FRANCIA ARCO VERDE, CNPF; JOSILEIA ACORDI ZANATTA, CNPF; IVES CLAYTON GOMES DOS REIS GOULART, CNPF; GABRIEL FERRAZ DE ARRUDA DEDINI, FUNDAÇÃO SOLIDARIEDAD; MARIANA DA SILVA ALVES COSTA, FUNDAÇÃO SOLIDARIEDAD; JÉSSICA DE CÁSSIA TOMASI, FUNDAÇÃO SOLIDARIEDAD; GEORGE CORREA AMARO, CPAF-RR; EMILIANO SANTAROSA, CNPF; SILVIO BRIENZA JUNIOR, CNPF. |
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Título: |
Estoque de carbono e viabilidade econômica de erva-mate sombreada e sob pleno sol: estudo de caso em Cruz Machado e Bituruna, PR: resumo executivo. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
São Paulo: Fundação Solidaridad, 2024. |
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Páginas: |
20 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A erva-mate é uma das principais
espécies florestais não
madeireiras mais cultivadas no
Sul do Brasil, sendo uma importante
fonte de renda para pequenos e
médios produtores, bem como para
indústrias ervateiras que beneficiam
essa matéria-prima. A espécie possui
alto potencial de armazenagem de
carbono. Neste sentido, a cultura
contribui para mitigar os efeitos
das mudanças climáticas, bem
como para a conservação da
fauna e flora locais. Porém, faltam
informações quando são considerados
indicadores financeiros, além da
contribuição dessa para a redução
da emissão de gases de efeito estufa
(GEE) e potencial de armazenagem de
carbono na biomassa e no solo. Sendo
assim, o objetivo deste estudo foi
mensurar o estoque de carbono,
avaliar a viabilidade econômica em
erva-mate adensada com diferentes
níveis de sombreamento e ervais
a pleno sol, bem como discutir
como o manejo adotado nesses
sistemas contribui para a redução da
emissão de GEE, garantindo renda
e sustentabilidade. A pesquisa foi
realizada em dois municípios no estado
do Paraná: Cruz Machado e Bituruna. |
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Palavras-Chave: |
Emissão de gases; Erva-mate; Estoque de carbono; Produto florestal não lenhoso; Viabilidade econômica. |
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Thesagro: |
Carbono; Ilex Paraguariensis; Sistema de Cultivo. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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520 $aA erva-mate é uma das principais espécies florestais não madeireiras mais cultivadas no Sul do Brasil, sendo uma importante fonte de renda para pequenos e médios produtores, bem como para indústrias ervateiras que beneficiam essa matéria-prima. A espécie possui alto potencial de armazenagem de carbono. Neste sentido, a cultura contribui para mitigar os efeitos das mudanças climáticas, bem como para a conservação da fauna e flora locais. Porém, faltam informações quando são considerados indicadores financeiros, além da contribuição dessa para a redução da emissão de gases de efeito estufa (GEE) e potencial de armazenagem de carbono na biomassa e no solo. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi mensurar o estoque de carbono, avaliar a viabilidade econômica em erva-mate adensada com diferentes níveis de sombreamento e ervais a pleno sol, bem como discutir como o manejo adotado nesses sistemas contribui para a redução da emissão de GEE, garantindo renda e sustentabilidade. A pesquisa foi realizada em dois municípios no estado do Paraná: Cruz Machado e Bituruna.
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Registro original: |
Embrapa Roraima (CPAF-RR) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
22/11/2019 |
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Data da última atualização: |
22/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 2 |
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Autoria: |
FREITAS, D. S. de; CAMARGO, S. da S.; COMIN, H. B.; DOMINGUES, R.; GASPAR, E. B.; CARDOSO, F. F. |
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Afiliação: |
Dhyonatan Santos de Freitas, UNIPAMPA; Sandro da Silva Camargo, UNIPAMPA; Helena Brocardo Comin, UFPEL; ROBERT DOMINGUES, CPPSUL; EMANUELLE BALDO GASPAR, CPPSUL; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL. |
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Título: |
Reconhecimento da ceratoconjuntivite infecciosa bovina utilizando imagens termográficas e redes neurais convolucionais. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 11, n. 3, p.133-145, nov. 2019. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e infectados pela CIB e, a partir disso utilizar essa base de imagens no treinamento e validação de um conjunto de redes neurais convolucionais (RNC), com o intuito de identificar se o animal está ou não infectado em novas amostras. Foram utilizadas 4.938 imagens termográficas da região ocular bovina no processo de treinamento e validação de cinco arquiteturas distintas de RNC, as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados obtidos neste trabalho indicam que as RNC são capazes de classificar corretamente os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma taxa de acurácia próxima de 80%. Palavras-Chave: Análise de imagens digitais; Classificação; Doença ocular bovina; Reconhecimento de padrões. Abstract Infectious Bovine Keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle rearing, causing significant losses in both the affected herd and as for producer. Because it is an infectious disease, the forms of diagnosis need to be improved. Currently, the diagnosis for IBK is performed through the evaluation of clinical signs by a specialist and confirmed by laboratory tests, which is usually a costly and time-consuming task. In this work, the use of infrared thermography for the acquisition of images of the bovine ocular region of healthy and infected animals by the IBK is evaluated, using this image base in the training and validation of a set of convolutional neural networks (CNN) with the aim of identifying whether or not the animal is infected in new samples. A total of 4.938 thermographic images of the bovine ocular region were used in the training and validation process of five different architectures of CNN, which were evaluated using cross-validation. The best results obtained in this study indicate that CNNs are able to correctly classify IBK clinical signs in thermographic images with an accuracy rate close to 80%. Keywords: Analysis of digital images; Bovine ocular disease; Classification; Pattern Recognition. MenosA Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e infectados pela CIB e, a partir disso utilizar essa base de imagens no treinamento e validação de um conjunto de redes neurais convolucionais (RNC), com o intuito de identificar se o animal está ou não infectado em novas amostras. Foram utilizadas 4.938 imagens termográficas da região ocular bovina no processo de treinamento e validação de cinco arquiteturas distintas de RNC, as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados obtidos neste trabalho indicam que as RNC são capazes de classificar corretamente os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma taxa de acurácia próxima de 80%. Palavras-Chave: Análise de imagens digitais; Classificação; Doença ocular bovina; Reconhecimento de padrões. Abstract Infectious Bovine Keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle rea... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Ceratoconjuntivite. |
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Thesagro: |
Bovino; Conjuntivite; Doença Animal; Olho. |
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Thesaurus NAL: |
Eye diseases; Keratoconjunctivitis. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205335/1/RBCA-2019.pdf
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Marc: |
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100 1 $aFREITAS, D. S. de
245 $aReconhecimento da ceratoconjuntivite infecciosa bovina utilizando imagens termográficas e redes neurais convolucionais.$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aA Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) é considerada a doença ocular de maior importância na criação de bovinos, causando perdas significativas tanto no rebanho afetado quanto para o produtor. Por se tratar de uma doença infectocontagiosa é necessário que as formas de diagnóstico sejam aprimoradas. Atualmente, o diagnóstico para CIB é realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente é uma tarefa custosa e demorada. Neste trabalho, é avaliada a utilização da termografia infravermelha para aquisição de imagens da região ocular bovina de animais sadios e infectados pela CIB e, a partir disso utilizar essa base de imagens no treinamento e validação de um conjunto de redes neurais convolucionais (RNC), com o intuito de identificar se o animal está ou não infectado em novas amostras. Foram utilizadas 4.938 imagens termográficas da região ocular bovina no processo de treinamento e validação de cinco arquiteturas distintas de RNC, as quais foram avaliadas utilizando validação cruzada. Os melhores resultados obtidos neste trabalho indicam que as RNC são capazes de classificar corretamente os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma taxa de acurácia próxima de 80%. Palavras-Chave: Análise de imagens digitais; Classificação; Doença ocular bovina; Reconhecimento de padrões. Abstract Infectious Bovine Keratoconjunctivitis (IBK) is considered the most important ocular disease in cattle rearing, causing significant losses in both the affected herd and as for producer. Because it is an infectious disease, the forms of diagnosis need to be improved. Currently, the diagnosis for IBK is performed through the evaluation of clinical signs by a specialist and confirmed by laboratory tests, which is usually a costly and time-consuming task. In this work, the use of infrared thermography for the acquisition of images of the bovine ocular region of healthy and infected animals by the IBK is evaluated, using this image base in the training and validation of a set of convolutional neural networks (CNN) with the aim of identifying whether or not the animal is infected in new samples. A total of 4.938 thermographic images of the bovine ocular region were used in the training and validation process of five different architectures of CNN, which were evaluated using cross-validation. The best results obtained in this study indicate that CNNs are able to correctly classify IBK clinical signs in thermographic images with an accuracy rate close to 80%. Keywords: Analysis of digital images; Bovine ocular disease; Classification; Pattern Recognition.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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