Data/hora: 03/06/2024 03:46:36

Biblioteca(s): 	Embrapa Arroz e Feijão.	
Data corrente: 	16/03/2023	
Data da última atualização: 	16/03/2023	
Autoria: 	MORAIS, P. A. O.; SOUZA, D. M.; MADARI, B. E.	
Afiliação: 	UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF.	
Título: 	Predição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais.	
Ano de publicação: 	2014	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014.	
Páginas: 	p. 645-648.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.	
Conteúdo: 	A textura do solo representa a distribuição quantitativa das partículas minerais menores que 2 mm: areia, argila e silte. Esses parâmetros viabilizam a classificação do solo e essa, por sua vez, orienta o manejo, a irrigação e a adição de insumos na agricultura. Se bem que, as metodologias usuais para análise textural são laboriosas e utilizam agentes químicos oxidantes. Além disso, essa análise tem sido a mais demandada dos laboratórios de fertilidade. Logo, são imprescindíveis estudos propositivos de metodologias alternativas que sejam operacionais e limpas. Nessa direção, esse estudo propõe a utilização de análise multivariada de imagens digitais para predição da textura do solo e sua posterior classificação. Para tanto, 53 amostras de solo diversificadas foram consideradas para análise textural pelo método da pipeta e para obtenção de imagens digitais no sistema de cor RGB (Red, Green, Blue) em formato bitmap (BMP). Extraiu-se as informações das imagens por histogramas de frequência para posterior Regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLS) que correlaciona as matrizes de dados das imagens com o parâmetro de interesse (argila ou areia) das amostras. Obteve-se um índice de acerto de 94,34 % na classificação utilizando os teores preditos de areia e argila pelos modelos PLS, quando comparado ao método convencional. Portanto, a predição textural do solo através de imagens é uma técnica promissora por ser limpa, operacional e apresentar exatidão satisfatória.	
Palavras-Chave: 	Análise de imagens; Imagem digital; Modelo PLS.	
Thesagro: 	Classificação do Solo; Textura do Solo.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152407/1/siagro-2014-p645.pdf	
Registro original: 	Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)	
Exemplares: 	CNPAF - (36735-1) - UPC - AA - DD - 2014 -  - 2014 - DIS