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| Registros recuperados : 5 | |
| 1. |  | NIMMO, E. R.; CARVALHO, A. I. de; LAVERDI, R.; LACERDA, A. E. B. de. Conhecimento, memória e história: uma visão transdisciplinar sobre os sistemas tradicionais e agroecológicos de erva-mate. Colombo: Embrapa Florestas, 2022. 25 p. (Embrapa Florestas. Documentos, 373). Selo ODS 2, 8, 10, 11, 12, 15, 16 e 17.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 4. | | NIMMO, E. R.; NELSON, E.; TOVAR, L. G.; GARCÍA, M. M.; SPRING, A.; LACERDA, A. E. B. de; CARVALHO, A. I. de; BLAY-PALMER, A. Building an Agroecology Knowledge Network for Agrobiodiversity Conservation. Conservation, v. 3, p. 491-508, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 5. | | NIMMO, E. R.; LACERDA, A. E. B. de; ROSOT, M. A. D.; CARVALHO, A. I. de; GOMES, E. P.; GOMES, F. B.; NOGUEIRA, J. F. M. M.; LUIZ, R. G.; GOMES, T. Erva-mate sombreada: Sipam "Sistemas tradicionais e agroecológicos de erva-mate na Floresta com Araucária, Brasil" Colombo: Embrapa Florestas, 2022. 89 p. (Embrapa Florestas. Documentos, 374). Selo ODS 2, 8, 9, 11, 12, 15 e 17.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 5 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
21/08/2002 |
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Data da última atualização: |
07/06/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SENA JUNIOR, D. G.; PINTO, F. A. C.; QUEIROZ, D. M.; GOMIDE, R. L. |
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Afiliação: |
Embrapa Milho e Sorgo; REINALDO LUCIO GOMIDE, CNPMS. |
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Título: |
Metodologia com base em imagens binárias obtidas com limiar fixo para classificação de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA, 2002. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Na agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%. |
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Palavras-Chave: |
Image processing; Machine vision; Precision farming; Processamento de imagens; Visao artificial. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
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Thesaurus NAL: |
precision agriculture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/51109/1/Metodologia-base.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA$c2002
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520 $aNa agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%.
650 $aprecision agriculture
650 $aAgricultura de Precisão
653 $aImage processing
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653 $aProcessamento de imagens
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700 1 $aPINTO, F. A. C.
700 1 $aQUEIROZ, D. M.
700 1 $aGOMIDE, R. L.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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