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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
10/01/2010 |
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Data da última atualização: |
10/01/2010 |
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Autoria: |
TRIPLETT JUNIOR, G. B.; LYTLE, G. D. |
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Título: |
Control and ecology of weeds in continuous corn grown without tillage. |
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Ano de publicação: |
1972 |
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Fonte/Imprenta: |
Weed Science, Illinois, v. 20, n. 5, p. 453-457, 1972. |
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Idioma: |
Inglês |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
17/04/2024 |
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Data da última atualização: |
17/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALMEIDA, I. P.; FERNANDES, A.; PARREIRA, W. D.; OLIVEIRA, M. F. de; GUCKERT, K. S.; COELHO, D. K. |
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Afiliação: |
IAN PINTO ALMEIDA, UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ; ANITA FERNANDES, UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ; WEMERSON DELCIO PARREIRA, PUC-CAMPINAS; MAURILIO FERNANDES DE OLIVEIRA, CNPMS; KAROLINE SOUZA GUCKERT, UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ; DENNIS KERR COELHO, UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ. |
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Título: |
Identificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning. |
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Ano de publicação: |
2024 |
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Fonte/Imprenta: |
In: COMPUTER ON THE BEACH, 15., 2024, Balneário Camburiú. Anais... São José: Universidade do Vale do Itajaí, 2024. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Pasture degradation is a significant challenge in livestock farming in Brazil, affecting the environmental and economic sustainability of the sector. Solutions that help manage pasture areas are crucial for Brazilian agribusiness. In this context, this work presents the application of YOLO model of Deep Learning to identify exposed soil, as well as indicators of pasture degradation, in this case, the number of termite mounds in each area. The image base used refers to pastures in Goiás and Mato Grosso. |
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Palavras-Chave: |
Deep Learning; Degradação de pastagem; Modelo YOLO. |
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Thesagro: |
Cupim; Pastagem. |
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Thesaurus NAL: |
Degradation; Pastures. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1163727/1/Identificacao-de-solo-exposto-e-cupinzeiros-em-pastagens.pdf
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Marc: |
LEADER 01294nam a2200253 a 4500
001 2163727
005 2024-04-17
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100 1 $aALMEIDA, I. P.
245 $aIdentificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning.$h[electronic resource]
260 $aIn: COMPUTER ON THE BEACH, 15., 2024, Balneário Camburiú. Anais... São José: Universidade do Vale do Itajaí$c2024
520 $aPasture degradation is a significant challenge in livestock farming in Brazil, affecting the environmental and economic sustainability of the sector. Solutions that help manage pasture areas are crucial for Brazilian agribusiness. In this context, this work presents the application of YOLO model of Deep Learning to identify exposed soil, as well as indicators of pasture degradation, in this case, the number of termite mounds in each area. The image base used refers to pastures in Goiás and Mato Grosso.
650 $aDegradation
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653 $aDegradação de pastagem
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700 1 $aPARREIRA, W. D.
700 1 $aOLIVEIRA, M. F. de
700 1 $aGUCKERT, K. S.
700 1 $aCOELHO, D. K.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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