Data/hora: 02/06/2024 13:12:03

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	24/01/2024	
Data da última atualização: 	06/02/2024	
Autoria: 	TETILA, E. C.; MACHADO, B. B.; SILVA, G. G. da; PISTORI, H.; BELETE, N. A. de S.; TETILA, J. Q. da S.; BARBEDO, J. G. A.	
Afiliação: 	EVERTON CASTELÃO TETILA, UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS; BRUNO BRANDOLI MACHADO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO DO SUL; GERCINA GONÇALVES DA SILVA, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; HEMERSON PISTORI, UNIVERSIDADE CATÓLICA DOM BOSCO; NÍCOLAS ALESSANDRO DE SOUZA BELETE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA; JULIANA QUEIROZ DA SILVA TETILA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MATO GROSSO DO SUL; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA.	
Título: 	Um sistema de visão computacional para reconhecimento de doenças da soja usando VANTs: resultados preliminares.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	Revista Caribeña de Ciencias Sociales, v. 12, n. 3, p. 1275-1292, 2023.	
ISSN: 	2254-7630	
DOI: 	https://doi.org/10.55905/rcssv12n3-016	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Este artigo propõe um sistema de visão computacional para monitorar as doenças foliares da soja no campo, utilizando imagens capturadas por um VANT de baixo custo, modelo DJI Phantom 3.	
Palavras-Chave: 	Aerial images; Doenças foliares da soja; Imagens aéreas; Soybean leaf diseases; UAVs; VANTs; Visão computacional.	
Thesagro: 	Doença de Planta; Glycine Max; Soja.	
Thesaurus Nal: 	Computer vision; Plant diseases and disorders; Soybeans.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21975-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS