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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
21/12/2021 |
Data da última atualização: |
21/12/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
RODRIGUES, D. DE C.; ROCHA, M. L.; TREVISAN, D. M. DE Q.; JORGE, L. A. de C.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; BARBOSA, R. M. |
Afiliação: |
DIEGO DE CASTRO RODRIGUES, UFG; MARCELO LISBOA ROCHA, UFRJ; DANIELA MASCARENHAS DE QUEIROZ TREVISAN, UFT; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCAS PRADO OSCO, UNOESTE; ROMMEL MELGAÇO BARBOSA, UFG. |
Título: |
Aplicando Mineração de Imagens na Agricultura de Precisão. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
Revista CEREUS, v. 13. n. 3, 2021. |
Páginas: |
p. 283-301. |
ISBN: |
2175-7275 |
DOI: |
10.18605/2175-7275/cereus.v13n3p283-301 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
RESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis are consolidated in the precision farming market. In this sense, the use of image processing techniques, image mining and artificial intelligence are fundamental tools. Being able to apply these techniques individually or together. A common problem in image analysis is that small changes in lighting and timing can influence how computational techniques identify its elements. The cost is too high or even unfeasible to universally identify or segment an image. As such, a solid starting point is needed to guide existing techniques. This study presents an experiment using image mining techniques, associated with custom association algorithms. Using expert knowledge to create and label pixel set of interest. Thus, when processing an image, the classes of interest are easily identified and adjusted for each reality. The empirical results indicate that our solution improves the way of selecting patterns by identifying the classes of interest, correctly identifying soil and vegetation. Tests were performed on seven different mosaics from the same culture. The process of identifying the desired classes (soil, plantation) occurred satisfactorily, thus validating our study as a viable solution for precision agriculture. MenosRESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis a... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Association Rules; Data Mining; Image Mining; Mineração de Dados; Mineração de Imagem; Regras de Associação. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
Thesaurus Nal: |
Precision agriculture. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/229437/1/3572-Texto-do-artigo-12149-1-10-20211011.pdf
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Marc: |
LEADER 03715naa a2200325 a 4500 001 2138150 005 2021-12-21 008 2021 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a2175-7275 024 7 $a10.18605/2175-7275/cereus.v13n3p283-301$2DOI 100 1 $aRODRIGUES, D. DE C. 245 $aAplicando Mineração de Imagens na Agricultura de Precisão.$h[electronic resource] 260 $c2021 300 $ap. 283-301. 520 $aRESUMO: Análise de imagens de plantações estão consolidados no mercado da agricultura de precisão. Nesse sentido, a utilização de técnicas de processamento de imagem, mineração de imagem e inteligência artificial são ferramentas fundamentais. Podendo aplicar essas técnicas de maneira individual ou em conjunto. Um problema comum em análises de imagens é que pequenas mudanças na iluminação e no momento de tirar fotos podem influenciar como as técnicas computacionais identificam seus elementos. O custo é muito alto ou mesmo inviável para identificar ou segmentar uma imagem de forma universal. Sendo assim, é necessário um ponto de partida solido para guiar as técnicas existentes. Este estudo apresenta um experimento utilizando técnicas de mineração de imagens, associado a algoritmos de associação customizado. Utilizando o conhecimento do especialista para criar e rotular conjunto de pixel de interesse. Assim, ao processar uma imagem as classes de interesse são facilmente identificadas e ajustadas para cada realidade. Os resultados empíricos indicam que nossa solução aprimora a forma de seleção de padrões identificando as classes de interesse, identificando de maneira correta solo e vegetação. Os testes foram realizados em sete mosaicos diferentes da mesma plantação. O processo de identificação das classes desejadas (solo, plantação), ocorreram de maneira satisfatória validado assim nosso estudo como uma solução viável para agricultura de precisão. ABSTRACT: Crop image analysis are consolidated in the precision farming market. In this sense, the use of image processing techniques, image mining and artificial intelligence are fundamental tools. Being able to apply these techniques individually or together. A common problem in image analysis is that small changes in lighting and timing can influence how computational techniques identify its elements. The cost is too high or even unfeasible to universally identify or segment an image. As such, a solid starting point is needed to guide existing techniques. This study presents an experiment using image mining techniques, associated with custom association algorithms. Using expert knowledge to create and label pixel set of interest. Thus, when processing an image, the classes of interest are easily identified and adjusted for each reality. The empirical results indicate that our solution improves the way of selecting patterns by identifying the classes of interest, correctly identifying soil and vegetation. Tests were performed on seven different mosaics from the same culture. The process of identifying the desired classes (soil, plantation) occurred satisfactorily, thus validating our study as a viable solution for precision agriculture. 650 $aPrecision agriculture 650 $aAgricultura de Precisão 653 $aAssociation Rules 653 $aData Mining 653 $aImage Mining 653 $aMineração de Dados 653 $aMineração de Imagem 653 $aRegras de Associação 700 1 $aROCHA, M. L. 700 1 $aTREVISAN, D. M. DE Q. 700 1 $aJORGE, L. A. de C. 700 1 $aFERREIRA, E. J. 700 1 $aOSCO, L. P. 700 1 $aBARBOSA, R. M. 773 $tRevista CEREUS$gv. 13. n. 3, 2021.
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Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Registros recuperados : 110 | |
61. | | SANTOS, C. A. N. dos; PAPA, D. de A.; PRADO, L. dos S.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, E. J. L. Uso de drone para mapeamento de açaizeiros na Amazônia Ocidental. In: SEMINÁRIO DA EMBRAPA ACRE DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO, 3., 2020, Rio Branco, AC. Ciência e tecnologia na sociedade digital (edição on-line): anais. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2021. p. 107-112. Banner. (Embrapa Acre. Eventos técnicos & científicos, 3). Editores: Virgínia de Souza Álvares, Fabiano Marçal Estanislau.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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62. | | MILORI, D. M. B. P.; MARTIN NETO, L.; FERREIRA, E. C.; SANTOS, C. H. dos; FERREIRA, E. J. Photonics technologies for analysis of organic matter and metal in soils. In: MEETING OF THE INTERNATIONAL HUMIC SUBSTANCES SOCIETY, 15., 2010, Puerto de la Cruz, ES. Advances in natural organic matter and humic substances research 2008-2010: proceedings. [S. l.: s. n.], 2010. v. 1. p. 87-89. J. A. González-Pérez, F. J. González-Vila, G. Almendros, Eds.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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67. | | VENANCIO, A. L.; CARDINALLI, M. C. B.; SILVA, M. F.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTINS, P. K.; FREITAS-ASTÚA, J. Avaliação da precocidade do diagnóstico do Greening utilizando espectroscopia de fluorescência induzida por laser (LIFS). In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 2., 2010, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária: Embrapa Pecuária Sudeste, 2010. p. 36. (Embrapa Instrumentação Agropecuária. Documentos, 50).Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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68. | | FERREIRA, E. C.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; SANTOS, L. M. dos; MARTIN NETO, L.; NOGUEIRA, A. R. de A. Avaliação de método LIBS para determinação multielementar de contaminates em solo sobre aplicação de lodo de esgoto. In: MILORI, D. M. B. P.; MARCONCINI, J. M.; MARTIN NETO, L.; BERTUCCI NETO, V.; SILVA, W. T. L. da (Ed.). Caracterização, Aproveitamento e Geração de Novos Produtos de Resíduos Agrícolas, Agroindustriais e Urbanos. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2010. p. 59-62.Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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69. | | RANULFI, A. C. MAGALHAES, A. B. ROMANO, R. A.; FERREIRA, E. J.; VILLAS-BOAS, P. R.; MILORI, D. M. B. P. Avaliação da técnica de espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser (LIBS) no estudo de doenças em citros: HLB (greening) e cancro cítrico. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 273-276. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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70. | | BOAS, P. R. V.; ROMANO, R. A.; FRANCO, M. A. de M.; FERREIRA, E. C.; FERREIRA, E. J.; CRESTANA, S.; MILORI, D. M. B. P. Laser-induced breakdown spectroscopy to determine soil texture: a fast analytical technique. Geoderma, [S. l.], v. 263, p. 195-202, 2016.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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71. | | SEGNINI, A.; FERREIRA, E. C.; FERREIRA, E. J.; GUASTALI, M. D.; BERNARDI, A. C. de C.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN NETO, L. Influência da granulometria do solo na determinação de C utilizando analisador elementar. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 3., 2011, São Carlos. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 53. ( Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 104). Editado por: Luiz Francisco Zafalon; Patricia Tholon.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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72. | | FERREIRA, E. C.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; SANTOS, L. M. dos; MARTIN NETO, L.; NOGUEIRA, A. R. de A. Evaluation of laser induced breakdown spectroscopy for multielemental determination in soils under sewage sludge application. Talanta, v. 85, n. 1, p. 435-440, jul. 2011.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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73. | | RANULFI, A. C.; ROMANO, R. A.; MAGALHÃES, A. B.; FERREIRA, E. J.; VILLAS-BOAS, P. R.; MILORI, D. M. B. P. Evaluation of the nutritional changes caused by huanglongbing (HLB) to citrus plants using laser-induced breakdown spectroscopy. Applied Spectroscopy, v. 71, n. 7, p. 1471-1480, 2018.Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
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74. | | CARDINALI, M. C. B.; VENÂNCIO, A. L.; KUBOTA, T. M. K.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTINS, P. K.; FREITAS-ASTÚA, J. Evaluation of early diagnosis of citrus greening using laser-induced fluorescence spectroscopy. Citrus research & technology, Cordeirópolis, v. 31, suplemento, p. 108, 2010. Proceedings of the 18 conference international organization citrus virologists, 2010, Campinas. 1CD-ROM.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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75. | | POLICASTRO, C. A.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; DELBEM, A. C. B.; MATTOSO, L. H. C.; MINATTI, E.; FERREIRA, E. J.; BORATO, C. E.; ZANUS, M. C. A Hybrid case based reasoning approach for wine classification. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS DESIGN AND APPLICATIONS, 7., 2007, Rio de Janeiro. Proceedings... Rio de Janeiro: UERJ: ISDA, 2007. p. 395-400.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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76. | | BERTUCCI NETO, V.; CONSOLIN FILHO, N.; MATTOSO, L. H. C.; VIEIRA, A. H.; PEPINO, R. F.; FERREIRA, E. J.; VIEIRA, H. H. Sensores à base de polímero condutor para a detecção de cianobactérias. In: WORKSHOP DA REDE DE NANOTECNOLOGIA APLICADA AO AGRONEGÓCIO, 5., 2009, São Carlos. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 2009. p. 64-66. Editado por Odílio Benedito Garrido de Assis; Wilson Tadeu Lopes da Silva; Luiz Henrique Capparelli Mattoso.Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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78. | | SILVA, R. M.; MILORI, D. M. B. P.; SANTOS, C. H.; FERREIRA, E. J.; BRUNELLI, P. A.; FERREIRA, E. C.; KRUG, F. J.; MARTIN-NETO, L. Determinação de carbono total em amostras intactas de solo não irrigadas e irrigadas com águas residuárias utilizando espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser (LIBS). In: ENCONTRO BRASILEIRO DE SUBSTÂNCIAS HÚMICAS - EBSH, 7., 2007, Florianópolis, SC. As substâncias húmicas podem ajudar a salvar o planeta terra? Livro de resumos... Florianópolis: EBSH, 2007. p. 46Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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79. | | FERREIRA, E. C.; SANTOS, L. M.; FERREIRA, E. J.; ORSINI, D.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN NETO, L.; NOGUEIRA, A. R. de A. Determinação direta e simultânea de nutrientes, contaminantes e carbono em amostras de solos utilizando espectrometria de plasma induzido por laser. In: JORNADA CIENTÍFICA-EMBRAPA SÃO CARLOS, 2009, São Carlos, SP. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 2009. Editado por Luiz Francisco Zafalon, Simone Cristina Méo Niciura. p. 55Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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80. | | FERREIRA, E. C.; SANTOS, L. M.; FERREIRA, E. J.; ORSINI, D.; MILORI, D. M. B. P.; MARTIN-NETO, L.; NOGUEIRA, A. R. Determinação direta e simultânea de nutrientes, contaminastes e carbono em amostras de solos utilizando espectrometria de plasma induzido por laser. In: JORNADA CIENTÍFICA-EMBRAPA SÃO CARLOS, 2009, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação Agropecuária, 2009. p. 55 (Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 90)Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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