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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Pesca e Aquicultura. |
Data corrente: |
31/10/2017 |
Data da última atualização: |
31/10/2017 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
LIMA, A. F.; VARELA, E. S.; ALVES, R. R.; TORATI, L. S. |
Afiliação: |
ADRIANA FERREIRA LIMA, CNPASA; EDUARDO SOUSA VARELA, CNPASA; ROSIANA RODRIGUES ALVES, CNPASA; LUCAS SIMON TORATI, CNPASA. |
Título: |
Prospecção de medidas morfométricas do pirarucu em tamanho comercial. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE PESCA, 17., 2011, Belém, PA. Engenharia de pesca: construindo o desenvolvimento sustentável do setor pesqueiro nacional: [anais]. Belém, PA: AEP: FAEP, 2011. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo do presente trabalho é descrever medidas morfométricas do pirarucu em tamanho comercial de abate a fim de gerar dados que possam subsidiar estudos que correlacionem a morfometria com informações de interesse para o sistema produtivo. |
Palavras-Chave: |
Morfologia. |
Thesagro: |
Peixe; Pirarucu. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165892/1/CNPASA-2016-cbp.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pesca e Aquicultura (CNPASA) |
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Biblioteca |
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Registro |
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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