| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
|
Data corrente: |
10/11/2009 |
|
Data da última atualização: |
05/06/2017 |
|
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
|
Autoria: |
ROSA, M. de F.; MATTOS, A. L. A.; CRISOSTOMO, L. A.; FIGUEIREDO, M. C. B. de; BEZERRA, F. C.; VERAS, L. de G. C.; CORREIA, D. |
|
Afiliação: |
MORSYLEIDE DE FREITAS ROSA, CNPAT; ADRIANO LINCOLN ALBUQUERQUE MATTOS, CNPAT; LINDBERGUE ARAUJO CRISOSTOMO, CNPAT; MARIA CLEA BRITO DE FIGUEIREDO, CNPAT; FRED CARVALHO BEZERRA, CNPAT; LUIZ DE GONZAGA CASTRO VERAS, CNPA; DIVA CORREIA, CNPAT. |
|
Título: |
Aproveitamento da casca de coco verde. |
|
Ano de publicação: |
2009 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: CARVALHO, J. M. M. de (Org.). Apoio do BNB à pesquisa e desenvolvimento da fruticultura regional. Fortaleza: Banco do Nordeste do Brasil, 2009. Cap. 8, p.165-190. |
|
Idioma: |
Português |
|
Thesagro: |
Fruticultura. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPAT-2010/11406/1/CL09004.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 00643naa a2200193 a 4500
001 1574399
005 2017-06-05
008 2009 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aROSA, M. de F.
245 $aAproveitamento da casca de coco verde.
260 $c2009
650 $aFruticultura
700 1 $aMATTOS, A. L. A.
700 1 $aCRISOSTOMO, L. A.
700 1 $aFIGUEIREDO, M. C. B. de
700 1 $aBEZERRA, F. C.
700 1 $aVERAS, L. de G. C.
700 1 $aCORREIA, D.
773 $tIn: CARVALHO, J. M. M. de (Org.). Apoio do BNB à pesquisa e desenvolvimento da fruticultura regional. Fortaleza: Banco do Nordeste do Brasil, 2009. Cap. 8, p.165-190.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Arroz e Feijão. Para informações adicionais entre em contato com cnpaf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
|
Data corrente: |
28/05/2020 |
|
Data da última atualização: |
28/05/2020 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
MORAIS, P. A. de O.; SOUZA, D. M. de; MADARI, B. E.; OLIVEIRA, A. E. de. |
|
Afiliação: |
PEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UFG; DIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAF; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; ANSELMO ELCANA DE OLIVEIRA, UFG. |
|
Título: |
A computer-assisted soil texture analysis using digitally scanned images. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 174, 105435, July 2020. |
|
ISSN: |
0168-1699 |
|
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105435 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
A computer-assisted soil texture analysis is presented using digitally scanned soil images of 177 soil samples collected from different regions of Brazil. Soil digital images were correlated to texture results determined by the standard pipette method using three multivariate methods: successive projections algorithm combined with multivariate linear regression (SPA-MLR), partial least-squares regression (PLSR), and least-squares support vector machine regression (LSSVMR). Sand and clay particle size were better estimated using LSSVMR presenting correlations above 90%. Following soil sample particle size content estimates, soil texture classes were also estimated achieving 90.6% accuracy. The proposed method using digital images is fast, cheap and has low environmental impact when compared to the standard method. |
|
Thesagro: |
Textura do Solo. |
|
Thesaurus NAL: |
Computer-assisted instruction; Digital images; Image analysis; Sand; Soil texture. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
Marc: |
LEADER 01597naa a2200253 a 4500
001 2122735
005 2020-05-28
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a0168-1699
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105435$2DOI
100 1 $aMORAIS, P. A. de O.
245 $aA computer-assisted soil texture analysis using digitally scanned images.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aA computer-assisted soil texture analysis is presented using digitally scanned soil images of 177 soil samples collected from different regions of Brazil. Soil digital images were correlated to texture results determined by the standard pipette method using three multivariate methods: successive projections algorithm combined with multivariate linear regression (SPA-MLR), partial least-squares regression (PLSR), and least-squares support vector machine regression (LSSVMR). Sand and clay particle size were better estimated using LSSVMR presenting correlations above 90%. Following soil sample particle size content estimates, soil texture classes were also estimated achieving 90.6% accuracy. The proposed method using digital images is fast, cheap and has low environmental impact when compared to the standard method.
650 $aComputer-assisted instruction
650 $aDigital images
650 $aImage analysis
650 $aSand
650 $aSoil texture
650 $aTextura do Solo
700 1 $aSOUZA, D. M. de
700 1 $aMADARI, B. E.
700 1 $aOLIVEIRA, A. E. de
773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv. 174, 105435, July 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
