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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças; Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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Data corrente: |
04/04/1994 |
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Data da última atualização: |
04/04/1994 |
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Autoria: |
ROSA JUNIOR, E. J.; ZARATE, N. A. H. |
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Afiliação: |
DCA/CEUD/UFMS - Caixa Postal, 322 - 79800-000 Dourados, MS. |
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Título: |
Efeito de 5 sistemas de preparo de solo sobre o desenvolvimento de 12 linhagens de pimentao (Capsicum annuum L.) e sobre caracteristicas fisicas e quimicas de um latossolo roxo distofico em Dourados - MS. |
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Ano de publicação: |
1992 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Cientifica e Cultural, Campo Grande, v.7, n.1, p.31-38, 1992. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Estudou-se em um Latosso Roxo Distrófico o efeito de 5 sistemas de preparo de solo (arado de disco entre 12-15 cm e 27-30 cm de profundidade, arado de aivecas entre 27-30 cm de profundidade, grade aradora e sem preparo) sobre algumas características físicas e químicas do solo e o desenvolvimento de 12 linhagens de pimentão. Os sistemas com arações entre 27-30 cm de profundidade, com arados de discos e aivecas, proporcionaram maiores produtividades de pimentão, além de beneficiar, relativamente, algumas características do solo. |
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Palavras-Chave: |
Brasil; Characteristics; Chemical; Dourados; Management; Mato Grosso do Sul; Physical; Sweet pepper. |
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Thesagro: |
Capsicum Annuum; Manejo; Pimentão; Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Brazil; Piper; soil. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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773 $tRevista Cientifica e Cultural, Campo Grande$gv.7, n.1, p.31-38, 1992.
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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Data corrente: |
16/10/2023 |
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Data da última atualização: |
16/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 3 |
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Autoria: |
HIDALGO CHÁVEZ, D. W.; SILVA, F. L. C. DA; PINTO, R. V.; CARVALHO, C. W. P. de; FREITAS-SILVA, O. |
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Afiliação: |
DAVY WILLIAM HIDALGO CHÁVEZ, UFRRJ; FELIPE LEITE COELHO DA SILVA, UFRRJ; RENAN VICENTE PINTO, UFRRJ; CARLOS WANDERLEI PILER DE CARVALHO, CTAA; OTNIEL FREITAS SILVA, CTAA. |
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Título: |
Streamlined approaches for image classification using principal component analysis and hierarchical clustering of extrudates from coffee and sorghum blends. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
CyTA: Journal of Food, v. 21, n. 1, p. 606-613, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1080/19476337.2023.2263513 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This article describes simple methods to group images including principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering of principal components (HCPC). Images of expanded and low expanded extrudates were processed using two optimization alternatives: a) image size reduction (from 2126 to 25 pixels); and b) grayscale conversion before size reduction. After applying PCA and HCPC, all tests yielded consistently similar results with the same PCA distribution and identical HCPC groups. Furthermore, expanded and low expanded extrudates formed groups with their respective peers. The RAM allocated to images and the time required to process them was reduced from 1727 Mb to less than 5 Mb and from ~ 2000s to just 0.1s, respectively. These results demonstrate the e feasibility of using these two simple multivariate statistical techniques for image classification. |
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Palavras-Chave: |
Image classification. |
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Thesaurus NAL: |
Image analysis; Principal component analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1157235/1/Streamlined-approaches-for-image-classification-using-principal-component-analysis-and-hierarchical-clustering-of-extrudates-from-coffee-and-sorghum-b.pdf
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Marc: |
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100 1 $aHIDALGO CHÁVEZ, D. W.
245 $aStreamlined approaches for image classification using principal component analysis and hierarchical clustering of extrudates from coffee and sorghum blends.$h[electronic resource]
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520 $aThis article describes simple methods to group images including principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering of principal components (HCPC). Images of expanded and low expanded extrudates were processed using two optimization alternatives: a) image size reduction (from 2126 to 25 pixels); and b) grayscale conversion before size reduction. After applying PCA and HCPC, all tests yielded consistently similar results with the same PCA distribution and identical HCPC groups. Furthermore, expanded and low expanded extrudates formed groups with their respective peers. The RAM allocated to images and the time required to process them was reduced from 1727 Mb to less than 5 Mb and from ~ 2000s to just 0.1s, respectively. These results demonstrate the e feasibility of using these two simple multivariate statistical techniques for image classification.
650 $aImage analysis
650 $aPrincipal component analysis
653 $aImage classification
700 1 $aSILVA, F. L. C. DA
700 1 $aPINTO, R. V.
700 1 $aCARVALHO, C. W. P. de
700 1 $aFREITAS-SILVA, O.
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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