Data/hora: 22/09/2024 21:43:28

Biblioteca(s): 	Embrapa Amazônia Ocidental.	
Data corrente: 	25/04/2018	
Data da última atualização: 	02/05/2018	
Autoria: 	AIRES, P. S. R.; GAMBARRA-NETO, F. F.; COUTINHO, W. M.; ARAUJO, A. E. de; SILVA, G. F. da; GOUVEIA, J. P. G.; MEDEIROS, E. P. de.	
Afiliação: 	Priscila S.R. Aires, Federal University of Campina Grande; Francisco F. Gambarra-Neto, Federal University of Paraiba; WIRTON MACEDO COUTINHO, CNPA; ALDERI EMIDIO DE ARAUJO, CNPA; GILVAN FERREIRA DA SILVA, CPAA; Josivanda P.G. Gouveia, Federal University of Campina Grande; EVERALDO PAULO DE MEDEIROS, CNPA.	
Título: 	Near infrared hyperspectral images and pattern recognition techniques used to identify etiological agents of cotton anthracnose and ramulosis.	
Ano de publicação: 	2018	
Fonte/Imprenta: 	Journal of Spectral Imaging, v. 7, a8, p. 1-17, 2018.	
DOI: 	https://doi.org/10.1255/jsi.2018.a8	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	Hyperspectral imaging near infrared (HSI-NIR) has the potential to be used as a non-destructive approach for the analysis of new microbiological matrices of agriculture interest. This article describes a new method for accurately and rapidly classifying the etiological agents Colletotrichum gossypii (CG) and C. gossypii var. cephalosporioides (CGC) grown in a culture medium, using scattering reflectance HSI-NIR and multivariate pattern recognition analysis.	
Palavras-Chave: 	Cotton crop; Fungal identification; Fungal taxonomy; Non-destructive analysis.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA)	
Exemplares: 	CPAA - (36852-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS