Data/hora: 21/06/2024 14:25:12

Biblioteca(s): 	Embrapa Milho e Sorgo.	
Data corrente: 	17/04/2024	
Data da última atualização: 	17/04/2024	
Autoria: 	ALMEIDA, I. P.; FERNANDES, A.; PARREIRA, W. D.; OLIVEIRA, M. F. de; GUCKERT, K. S.; COELHO, D. K.	
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.	
Título: 	Identificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning.	
Ano de publicação: 	2024	
Fonte/Imprenta: 	In: COMPUTER ON THE BEACH, 15., 2024, Balneário Camburiú. Anais... São José: Universidade do Vale do Itajaí, 2024.	
Idioma: 	Português	
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.	
Palavras-Chave: 	Deep Learning; Degradação de pastagem; Modelo YOLO.	
Thesagro: 	Cupim; Pastagem.	
Thesaurus Nal: 	Degradation; Pastures.	
Categoria do assunto: 	F Plantas e Produtos de Origem Vegetal	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1163727/1/Identificacao-de-solo-exposto-e-cupinzeiros-em-pastagens.pdf	
Registro original: 	Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS)	
Exemplares: 	CNPMS - (30312-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS