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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Solos / UEP-Recife; Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
07/07/1995 |
Data da última atualização: |
04/07/2012 |
Autoria: |
RAMOS, A. D.; OLIVEIRA, F. N. S.; LIMA, A. A. C. |
Título: |
Solos cultivados com cajueiro no Piaui. |
Ano de publicação: |
1994 |
Fonte/Imprenta: |
Fortaleza: EMBRAPA - CNPAT, 1994. |
Páginas: |
24 p. |
Série: |
(EMBRAPA-CNPAT. Boletim de Pesquisa, 11) |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Os solos cultivados com cajueiro foram identificados pelo estudo pedológico das áreas produtoras do Piauí. Dados de produção de castanha, complementados com visitas aos pomares de cajueiro, indicaram as seguintes microrregiões produtoras: Baixo Parnaíba, Campo Maior, Floriano, Alto Piauí e Canindé, Baixões agrícolas Piauienses e Alto Parnaíba. Foram definidos os parametros clima, solo, altitude e topográfia, que permitem determinar as áreas potencias para a cultura. As descrições morfológicas e as análises físico-químicas caracterizam quatro unidades desolo representativas ao nível de grande grupo: latossolo amarelo,latossolo vermelho-amarelo, podzólico vermelho-amarelo e areia quartzosa. Aunidade de solo que ocorre com maior frequência e maior extensão geográfica nas áreas produtoras de caju e o latossolo amarelo álico, textura média, em relevo plano. |
Palavras-Chave: |
Areas potenciais; Brasil; Caju - Cultura - Brasil - Piauí; Cajueiro; Cajueiro - Areas potenciais; Cultivo; Cultura; Piauí; Regiões produtoras; Solo - Unidade pedogenética; Unidade pedogenetica; Unidades pedogenéticas. |
Thesagro: |
Análise; Caju; Piau; Solo. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPAT-2010/1888/1/Bp-011.pdf
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Marc: |
LEADER 01801nam a2200349 a 4500 001 1418940 005 2012-07-04 008 1994 bl uuuu u0uu1 u #d 100 1 $aRAMOS, A. D. 245 $aSolos cultivados com cajueiro no Piaui. 260 $aFortaleza: EMBRAPA - CNPAT$c1994 300 $a24 p. 490 $a(EMBRAPA-CNPAT. Boletim de Pesquisa, 11) 520 $aOs solos cultivados com cajueiro foram identificados pelo estudo pedológico das áreas produtoras do Piauí. Dados de produção de castanha, complementados com visitas aos pomares de cajueiro, indicaram as seguintes microrregiões produtoras: Baixo Parnaíba, Campo Maior, Floriano, Alto Piauí e Canindé, Baixões agrícolas Piauienses e Alto Parnaíba. Foram definidos os parametros clima, solo, altitude e topográfia, que permitem determinar as áreas potencias para a cultura. As descrições morfológicas e as análises físico-químicas caracterizam quatro unidades desolo representativas ao nível de grande grupo: latossolo amarelo,latossolo vermelho-amarelo, podzólico vermelho-amarelo e areia quartzosa. Aunidade de solo que ocorre com maior frequência e maior extensão geográfica nas áreas produtoras de caju e o latossolo amarelo álico, textura média, em relevo plano. 650 $aAnálise 650 $aCaju 650 $aPiau 650 $aSolo 653 $aAreas potenciais 653 $aBrasil 653 $aCaju - Cultura - Brasil - Piauí 653 $aCajueiro 653 $aCajueiro - Areas potenciais 653 $aCultivo 653 $aCultura 653 $aPiauí 653 $aRegiões produtoras 653 $aSolo - Unidade pedogenética 653 $aUnidade pedogenetica 653 $aUnidades pedogenéticas 700 1 $aOLIVEIRA, F. N. S. 700 1 $aLIMA, A. A. C.
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agroindústria Tropical. Para informações adicionais entre em contato com cnpat.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
Data corrente: |
17/01/2020 |
Data da última atualização: |
23/01/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
CALIXTO, R. R.; NETO, L. G. P.; CAVALCANTE, T. DA S.; ARAGÃO, M. F.; SILVA, E. de O. |
Afiliação: |
RENÊ RIPARDO CALIXTO, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; LUIS GONZAGA PINHEIRO NETO, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; TARIQUE DA SILVEIRA CAVALCANTE, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; MÁRCIO FACUNDO ARAGÃO, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Campus Sobral, CE, Brazil; EBENEZER DE OLIVEIRA SILVA, CNPAT. |
Título: |
A computer vision model development for size and weight estimation of yellow melon in the Brazilian Northeast. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
Scientia Horticulturae, New York, v. 256, artigo 108521, 8 p., 15 Oct. 2019. |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.scienta.2019.05.048 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
This work aimed to predict mass (weight) and shape ratio (format) of yellow melon through computer vision techniques (VC). To do this, a digital camera was used to take pictures of all melons (n=135). The images processing consisted in filtering colors in the RGB space, thresholding by Otsu's method and, finally, detection of melon's contours. The used processing techniques were sufficient to separate the melon from the image background, allowing calculating the area of the melon (Amelon), in both square pixel (pixel2) or square centimeters (cm2), which showed very strong Pearson’s correlation (0.993**). By using area-based linear regressions, it was possible to predict the weight of the melon in kilograms, from Amelon in pixel2 (Pearson’s correlation = 0.993**) or cm2 (0.989**). The shape ratio (SR) has estimated based on melon’s diameters (L - longitudinal and T - transversal), which were obtained using pachymeter (real) or computer vision (CV). Based on real data set (pachymeter), melons were classified by SR into four groups, considered as reference. The based-CV algorithm was able to classify the same melons in the same groups with hit percentage of 96%. The correlation between the product of the multiplication of both diameters (Lcv*Tcv) and the melon area (Amelon, pixel2) was very strong (0.9987**), and the coefficient of calibration of 93 pixels per centimeter presented a good fit. Based on these two results, the weight, in kilograms, and both diameters, in centimeters, were predicted from the measurements of L and T, in pixel, obtained by computer vision. MenosThis work aimed to predict mass (weight) and shape ratio (format) of yellow melon through computer vision techniques (VC). To do this, a digital camera was used to take pictures of all melons (n=135). The images processing consisted in filtering colors in the RGB space, thresholding by Otsu's method and, finally, detection of melon's contours. The used processing techniques were sufficient to separate the melon from the image background, allowing calculating the area of the melon (Amelon), in both square pixel (pixel2) or square centimeters (cm2), which showed very strong Pearson’s correlation (0.993**). By using area-based linear regressions, it was possible to predict the weight of the melon in kilograms, from Amelon in pixel2 (Pearson’s correlation = 0.993**) or cm2 (0.989**). The shape ratio (SR) has estimated based on melon’s diameters (L - longitudinal and T - transversal), which were obtained using pachymeter (real) or computer vision (CV). Based on real data set (pachymeter), melons were classified by SR into four groups, considered as reference. The based-CV algorithm was able to classify the same melons in the same groups with hit percentage of 96%. The correlation between the product of the multiplication of both diameters (Lcv*Tcv) and the melon area (Amelon, pixel2) was very strong (0.9987**), and the coefficient of calibration of 93 pixels per centimeter presented a good fit. Based on these two results, the weight, in kilograms, and both diameters, in centimete... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Cucumis melo L; Digital image processing; Yellow melon. |
Thesagro: |
Cucumis Melo; Exportação; Melão. |
Thesaurus NAL: |
Computer vision. |
Categoria do assunto: |
Q Alimentos e Nutrição Humana |
Marc: |
LEADER 02442naa a2200265 a 4500 001 2118935 005 2024-01-23 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.scienta.2019.05.048$2DOI 100 1 $aCALIXTO, R. R. 245 $aA computer vision model development for size and weight estimation of yellow melon in the Brazilian Northeast.$h[electronic resource] 260 $c2019 520 $aThis work aimed to predict mass (weight) and shape ratio (format) of yellow melon through computer vision techniques (VC). To do this, a digital camera was used to take pictures of all melons (n=135). The images processing consisted in filtering colors in the RGB space, thresholding by Otsu's method and, finally, detection of melon's contours. The used processing techniques were sufficient to separate the melon from the image background, allowing calculating the area of the melon (Amelon), in both square pixel (pixel2) or square centimeters (cm2), which showed very strong Pearson’s correlation (0.993**). By using area-based linear regressions, it was possible to predict the weight of the melon in kilograms, from Amelon in pixel2 (Pearson’s correlation = 0.993**) or cm2 (0.989**). The shape ratio (SR) has estimated based on melon’s diameters (L - longitudinal and T - transversal), which were obtained using pachymeter (real) or computer vision (CV). Based on real data set (pachymeter), melons were classified by SR into four groups, considered as reference. The based-CV algorithm was able to classify the same melons in the same groups with hit percentage of 96%. The correlation between the product of the multiplication of both diameters (Lcv*Tcv) and the melon area (Amelon, pixel2) was very strong (0.9987**), and the coefficient of calibration of 93 pixels per centimeter presented a good fit. Based on these two results, the weight, in kilograms, and both diameters, in centimeters, were predicted from the measurements of L and T, in pixel, obtained by computer vision. 650 $aComputer vision 650 $aCucumis Melo 650 $aExportação 650 $aMelão 653 $aCucumis melo L 653 $aDigital image processing 653 $aYellow melon 700 1 $aNETO, L. G. P. 700 1 $aCAVALCANTE, T. DA S. 700 1 $aARAGÃO, M. F. 700 1 $aSILVA, E. de O. 773 $tScientia Horticulturae, New York$gv. 256, artigo 108521, 8 p., 15 Oct. 2019.
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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