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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
19/04/2006 |
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Data da última atualização: |
07/02/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CAMARGO NETO, J.; MEYER, G. E.; JONES, D. D. |
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Afiliação: |
JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA; GEORGE E. MEYER, University of Nebraska; DAVID D. JONES, University of Nebraska. |
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Título: |
Identificação de espécies de plantas utilizando elíptica de Fourier para aplicação localizada e a taxas variadas de herbicida. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE AGRICULTURA DE PRECISÃO, 3., 2005, Sete Lagoas. [Anais...]. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2005. |
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Páginas: |
5 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Elíptica de Fourier (EFA) e análise discriminante foram usadas para identificar soja (Glycine max (L.) merrill), sunflower (Helianthus pumilus), red root pigweed (Amarathus retrofiexus) e velvetleaf (Abutilon theophrasti Medicus), utilizando descritores de forma da folha. Os descritores de forma foram gerados com o método da elíptica de Fourier a partir da codificação do contorno da folha. Análise discriminante foi executada utilizando os descritores de forma das folhas da segunda e terceira semanas após a germinação da soja. Análise discriminante STEPWISE foi usada para selecionar os descritores com maior poder de discriminação. Os resultados mostraram que a melhor semana para identificar espécie de plantas por meio da análise da forma da folha e a terceira semana após germinação com uma correta classificação de 89,4%. |
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Palavras-Chave: |
Análise discriminante; Classificação de plantas; Descritores de forma; Elíptica de Fourier; Elliptic Fourier; Imaging; Pattern recognition; Reconhecimento de padrão; Shape feature. |
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Thesaurus Nal: |
Discriminant analysis; Image analysis; Leaves. |
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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/161905/1/SP-SIAP3-CamargoNeto-2005.pdf
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Marc: |
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520 $aElíptica de Fourier (EFA) e análise discriminante foram usadas para identificar soja (Glycine max (L.) merrill), sunflower (Helianthus pumilus), red root pigweed (Amarathus retrofiexus) e velvetleaf (Abutilon theophrasti Medicus), utilizando descritores de forma da folha. Os descritores de forma foram gerados com o método da elíptica de Fourier a partir da codificação do contorno da folha. Análise discriminante foi executada utilizando os descritores de forma das folhas da segunda e terceira semanas após a germinação da soja. Análise discriminante STEPWISE foi usada para selecionar os descritores com maior poder de discriminação. Os resultados mostraram que a melhor semana para identificar espécie de plantas por meio da análise da forma da folha e a terceira semana após germinação com uma correta classificação de 89,4%.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
13/11/2008 |
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Data da última atualização: |
05/02/2009 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Internacional - A |
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Autoria: |
FARIA, C. U. de; MAGNABOSCO, C. U.; ALBUQUERQUE, L. G. de; REYES, A. de los; BEZERRA, L. A. F.; LOBO, R. B. |
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Afiliação: |
Carina Ubirajara de Faria, UFG; Cláudio Ulhôa Magnabosco, CPAC; Lúcia Galvão de Albuquerque, UNESP; Arcadio de los Reyes, UFG; Luiz Antônio Framartino Bezerra, USP; Raysildo Barbosa Lobo, ANCP. |
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Título: |
Análise genética de escores de avaliação visual de bovinos com modelos bayesianos de limiar e linear. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 7, p. 835-841, jul. 2008. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi comparar as estimativas de parâmetros genéticos obtidas em análises bayesianas uni-característica e bi-característica, em modelo animal linear e de limiar, considerando-se as características categóricas morfológicas de bovinos da raça Nelore. Os dados de musculosidade, estrutura física e conformação foram obtidos entre 2000 e 2005, em 3.864 animais de 13 fazendas participantes do Programa Nelore Brasil. Foram realizadas análises bayesianas uni e bi-características, em modelos de limiar e linear. De modo geral, os modelos de limiar e linear foram eficientes na estimação dos parâmetros genéticos para escores visuais em análises bayesianas uni-características. Nas análises bi-características, observou-se que: com utilização de dados contínuos e categóricos, o modelo de limiar proporcionou estimativas de correlação genética de maior magnitude do que aquelas do modelo linear; e com o uso de dados categóricos, as estimativas de herdabilidade foram semelhantes. A vantagem do modelo linear foi o menor tempo gasto no processamento das análises. Na avaliação genética de animais para escores visuais, o uso do modelo de limiar ou linear não influenciou a classificação dos animais, quanto aos valores genéticos preditos, o que indica que ambos os modelos podem ser utilizados em programas de melhoramento genético. |
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Palavras-Chave: |
Amostra de Gibbs; amostragem de Gibbs; breeding values; características morfológicas; Gibbs sampling; morphological traits; Valor genético; valores genéticos. |
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Thesagro: |
Gado de Corte. |
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Thesaurus NAL: |
beef cattle. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE-2009-09/44850/1/43n07a07.pdf
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Marc: |
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773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF$gv. 43, n. 7, p. 835-841, jul. 2008.
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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