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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
06/08/2018 |
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Data da última atualização: |
03/10/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F. |
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Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; BERNARDO DE ALMEIDA HALFELD VIEIRA, CNPMA; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; KATIA DE LIMA NECHET, CNPMA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; MURILLO LOBO JUNIOR, CNPAF; F. R. A. PATRÍCIO, Instituto Biológico, Campinas, SP; VIVIANE TALAMINI, CPATC; LUIZ GONZAGA CHITARRA, CNPA; SAULO ALVES SANTOS DE OLIVEIRA, CNPMF; ALESSANDRA KEIKO NAKASONE ISHIDA, CPATU; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV; DANIEL TERAO, CNPMA; FRANCISLENE ANGELOTTI, CPATSA. |
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Título: |
Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE Latin America Transactions, v. 16, n. 6, p. 1749-1757, June 2018. |
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Idioma: |
Inglês
Português |
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Notas: |
Na publicação: B. A. Halfeld-Vieira, R. V. Costa, K. L. Nechet, S. A. S. Oliveira. |
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Conteúdo: |
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Banco de dados; Deep learning; Imagem em processamento; Patologia vegetal; Processamento de imagem. |
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Thesagro: |
Doença de Planta. |
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Thesaurus Nal: |
Databases; Image analysis; Plant diseases and disorders; Plant pathology. |
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Categoria do assunto: |
--
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/182246/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/181156/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198847/1/ID44389-2018v16n6p1749IEEELatinAmericaTransaction.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Meio Ambiente. Para informações adicionais entre em contato com cnpma.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Rondônia. |
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Data corrente: |
31/05/2022 |
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Data da última atualização: |
31/05/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILVA, K. J. D. e; ROCHA, M. de M.; FREIRE FILHO, F. R.; RIBEIRO, V. Q.; VILARINHO, A. A.; CAVALCANTE, E. da S.; NASCIMENTO, I. R. do; OLIVEIRA, I. J. de; RODRIGUES, J. E. L. F.; GONÇALVES, J. R. P.; VIEIRA JUNIOR, J. R.; MARINHO, J. T. de S. |
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Afiliação: |
KAESEL JACKSON DAMASCENO E SILVA, CPAMN; MAURISRAEL DE MOURA ROCHA, CPAMN; FRANCISCO RODRIGUES FREIRE FILHO, CPAMN; VALDENIR QUEIROZ RIBEIRO, CPAMN; ALOISIO ALCANTARA VILARINHO, CPAF-RR; EMANUEL DA SILVA CAVALCANTE, CPAF-AP; ILDON RODRIGUES DO NASCIMENTO, UFTO; INOCENCIO JUNIOR DE OLIVEIRA, CPAA; JOAO ELIAS LOPES F RODRIGUES, CPATU; JOSE RICARDO PUPO GONCALVES, CNPMA; JOSE ROBERTO VIEIRA JUNIOR, CPAF-RO; JOSE TADEU DE SOUZA MARINHO, CPAF-AC. |
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Título: |
Adaptabilidade e estabilidade produtiva de genótipos de feijão-caupi de porte semiprostrado na Região Norte do Brasil. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE FEIJÃO-CAUPI, 3., 2013, Recife. Feijão-Caupi como alternativa sustentável para os sistemas produtivos familiares e empresariais. Recife: IPA, 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
CONAC 2012. Disponível em: http://www.conac2012.org/resumos/pdf/124i.pdf. Acesso em: 18 jul. 2013. |
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Conteúdo: |
Estudos de adaptabilidade e estabilidade de genótipos são importantes nas fases finais de um programa de melhoramento para subsidiar a recomendação de novas cultivares. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adaptabilidade e estabilidade produtiva de genótipos de feijão-caupi de porte semiprostrado na região Norte do Brasil. Foram avaliados 20 genótipos, sendo 15 linhagens e cinco cultivares, em 25 ambientes dos estados do Acre, Amapá, Amazonas, Pará, Rondônia, Roraima e Tocantins, no triênio 2010-2012. Todos os ensaios foram conduzidos em delineamento de blocos ao acaso com quatro repetições. A adaptabilidade e estabilidade dos genótipos foram analisadas por meio da metodologia de Lin e Bins modificado por Carneiro (1998). Observaram-se diferenças para os efeitos de genótipos, ambientes e interação genótipo x ambiente. A linhagem MNC02-701F-2 e a cultivar BRS Xiquexique apresentam ampla adaptabilidade e alta estabilidade aos ambientes da região Norte do Brasil, sendo MNC02-701F-2 mais adaptada a condições favoráveis e, BRS Xiquexique, a condições desfavoráveis. |
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Palavras-Chave: |
Interação genótipos x ambientes. |
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Thesagro: |
Produtividade; Vigna Unguiculata. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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