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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Milho e Sorgo.
Data corrente:  01/04/2020
Data da última atualização:  27/10/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  COSTA, A. M. da; SALIS, H. H. C. de; ARAÚJO, B J. R. S.; MOURA, M. S. de; SILVA, V. C. da; OLIVEIRA, A. R. de; PEREIRA, M. P. R.; VIANA, J. H. M.
Afiliação:  Adriana Monteiro da Costa, UFMG; Hugo Henrique Cardoso de Salis, UFMG; Bárbara Janine Reis Silva Araújo, UFMG; Maíse Soares de Moura, UFMG; Victor Cordeiro da Silva, UFMG; Amanda Ribeiro de Oliveira, UFMG; Max Paulo Rocha Pereira, UFMG; JOAO HERBERT MOREIRA VIANA, CNPMS.
Título:  Potencial de uso conservacionista em bacias hidrográficas: estudo de caso para a bacia hidrográfica do rio Gualaxo do Norte-MG.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Revista GEOgrafias, v. 27, n. 2, p. 127-147, 2019.
Idioma:  Português
Conteúdo:  Diferentes métodos de caracterização e avaliação ambiental são aplicados em estudos que tenham, como unidade espacial, as bacias hidrográficas. No intuito de auxiliar a tomada de decisão, voltada ao planejamento, conservação e mitigação de eventuais conflitos, estudos desta natureza valem-se de procedimentos que conciliam uma interpretação apurada do meio físico, podendo combinar-se com os propósitos cartográficos, em aspecto quali-quantitativo. O método Potencial de Uso Conservacionista (PUC) contempla esta premissa e se aplica à análise espacial de bacias hidrográficas, em função dos potenciais de recarga hídrica e de uso agropecuário, bem como da resistência à erosão. Baseado no método multicriterial da Análise Hierárquica de Processos (AHP) de Saaty (1997), o PUC considera a ponderação de valores dados às classes de solos, litologia e declividade e, expressa-se, cartograficamente, por meio da álgebra de mapas e avaliações zonais. Este trabalho objetivou a descrição do método PUC, tendo-o aplicado ao estudo da bacia hidrográfica do Rio Gualaxo do Norte (BHRGN), localizada no estado de Minas Gerais, Brasil. De forma prática, a interpretação da aplicação do método demonstrou que a BHRGN possui, majoritariamente, áreas de médio PUC, em consonância com os atributos físicos distribuídos na área.
Palavras-Chave:  Álgebra de mapas; Análise hierárquica de processos; Ponderação.
Categoria do assunto:  P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/212084/1/Potencial-uso.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPMS29187 - 1UPCAP - DD
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21.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Identifying central features of cotton leaves in digital images with difficult backgrounds. IEEE Latin America Transactions, v. 13, n. 9, p. 3072-3079, Sept. 2015. Identificando características centrais de folhas de algodão em imagens digitais com fundos difíceis.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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22.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Identificação de elementos específicos das folhas do algodoeiro em imagens com fundos complexos. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 521-524. SIAGRO 2014.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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23.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Estado da arte da classificação automática de áreas agrícolas usando imagens de sensoriamento remoto. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2018. 38 p. (Embrapa informática Agropecuária. Documentos, 157).
Tipo: Documentos
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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24.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Estado da arte das técnicas de contagem de elementos específicos em imagens digitais. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2012. 59 p. il. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 120).
Tipo: Documentos
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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25.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Fluxo de trabalho para o treinamento de modelos de aprendizado profundo dedicados a problemas da agricultura. Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2021. 17 p. il. color. (Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 51).
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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26.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Ferramenta semiautomática para medição da área de lesões de Mancha Alvo em folhas do cafeeiro. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2017.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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27.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Expert systems applied to plant disease diagnosis: survey and critical view. IEEE Latin America Transactions, v. 14, n. 4, p. 1910-1922, Apr. 2016. Sistemas especialistas aplicados ao diagnóstico de doenças em plantas: estado da arte e visão crítica.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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28.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition. Biosystems Engineering, v. 172, p. 84-91, Aug. 2018.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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29.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Software para identificação de doenças em 12 culturas plantadas no Brasil. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2015. 1 CD-ROM.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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30.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Software para medição das lesões causadas pela mancha aureolada nas folhas do cafeeiro. Versão 2.1. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2015. 1 CD-ROM.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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31.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Software para medição das lesões causadas pela mancha parda em folhas de arroz. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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32.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Software para Contagem de Objetos e Medição de Área em Imagens Digitais. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2012. 1 CD-ROM.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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33.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Software para detecção de giberela em grãos de trigo. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2014. 1 CD-ROM.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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34.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Software para estimativa do conteúdo de Deoxinivalenol (DON) em grãos de trigo. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2015. 1 CD-ROM.
Tipo: Software
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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35.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. A novel algorithm for semi-automatic segmentation of plant leaf disease symptoms using digital image processing. Tropical plant pathology, Brasília, DF, v. 41, n. 4, p. 210-224, Aug. 2016.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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36.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. A new automatic method for disease symptom segmentation in digital photographs of plant leaves. European Journal of Plant Pathology, Dordrecht, v. 147, n. 2, p. 349-364, Feb. 2017.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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37.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. Plant disease identification from individual lesions and spots using deep learning. Biosystems Engineering, v. 180, p. 96-107, Apr. 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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38.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. A review on the combination of deep learning techniques with proximal hyperspectral images in agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, v. 210, 107920, July 2023.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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39.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. A review on the main challenges in automatic plant disease identification based on visible range images. Biosystems Engineering, London, v. 144, p. 52-60, Apr. 2016.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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40.Imagem marcado/desmarcadoBARBEDO, J. G. A. A review on methods for automatic counting of objects in digital images. Revista IEEE América Latina, v. 10, n. 5, p. 2112-2124. Sept. 2012.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 2
Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.
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