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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
25/04/2018 |
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Data da última atualização: |
02/05/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
AIRES, P. S. R.; GAMBARRA-NETO, F. F.; COUTINHO, W. M.; ARAUJO, A. E. de; SILVA, G. F. da; GOUVEIA, J. P. G.; MEDEIROS, E. P. de. |
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Afiliação: |
Priscila S.R. Aires, Federal University of Campina Grande; Francisco F. Gambarra-Neto, Federal University of Paraiba; WIRTON MACEDO COUTINHO, CNPA; ALDERI EMIDIO DE ARAUJO, CNPA; GILVAN FERREIRA DA SILVA, CPAA; Josivanda P.G. Gouveia, Federal University of Campina Grande; EVERALDO PAULO DE MEDEIROS, CNPA. |
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Título: |
Near infrared hyperspectral images and pattern recognition techniques used to identify etiological agents of cotton anthracnose and ramulosis. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Spectral Imaging, v. 7, a8, p. 1-17, 2018. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1255/jsi.2018.a8 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Hyperspectral imaging near infrared (HSI-NIR) has the potential to be used as a non-destructive approach for the analysis of new microbiological matrices of agriculture interest. This article describes a new method for accurately and rapidly classifying the etiological agents Colletotrichum gossypii (CG) and C. gossypii var. cephalosporioides (CGC) grown in a culture medium, using scattering reflectance HSI-NIR and multivariate pattern recognition analysis. |
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Palavras-Chave: |
Cotton crop; Fungal identification; Fungal taxonomy; Non-destructive analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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| Registros recuperados : 3 | |
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