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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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Data corrente: |
16/11/2012 |
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Data da última atualização: |
23/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
CUNHA, C. P. da; BRAZ FILHO, R.; GODOY, R. L. de O.; FELBERG, I.; PACHECO, S.; OLIVEIRA, D. R. de; PEREIRA, J. de N. |
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Afiliação: |
CAROLINA PASSOS DA CUNHA, UFRRJ; RAIMUNDO BRAZ FILHO; RONOEL LUIZ DE OLIVEIRA GODOY, CTAA; ILANA FELBERG, CTAA; SIDNEY PACHECO, CTAA; DAVID REGIS DE OLIVEIRA, CTAA; JOANA DE NOVAES PEREIRA. |
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Título: |
Isolamento de isoflavonas da soja por CLAE e identificação por ressonância magnética nuclear e espectrometria de massas. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO LATINO AMERICANO DE CROMATOGRAFIA E TÉCNICAS RELACIONADAS, 14., 2012, Florianópolis. Livro de resumos. [S.l.: s.n.], 2012. p. 319. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Isoflavonas. |
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Thesagro: |
Soja. |
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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/70309/1/2012-174.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Semiárido. Para informações adicionais entre em contato com cpatsa.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
03/01/2023 |
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Data da última atualização: |
03/01/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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Autoria: |
BARMPOUTIS, P.; STATHAKI, T.; LLOYD, J.; MOURA, M. S. B. de. |
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Afiliação: |
PANAGIOTIS BARMPOUTIS, Imperial College London, UK; TANIA STATHAKI, Imperial College London, UK; JONATHAN LLOYD, Imperial College London, UK; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA. |
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Título: |
Tropical tree species 3D modelling and classification based on LiDAR technology. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INFORMATION RESOURCES MANAGEMENT ASSOCIATION. Research anthology on ecosystem conservation and preserving biodiversity. Pensilvânia: IGI Global: Engineering Science Reference, 2022. |
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Páginas: |
cap. 17, p. 326-346. |
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DOI: |
10.4018/978-1-6684-5678-1.ch017 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Over the last decade or so, laser scanning technology has become an increasingly popular and important tool for forestry inventory, enabling accurate capture of 3D information in a fast and environmentally friendly manner. To this end, the authors propose here a system for tropical tree species classification based on 3D scans of LiDAR sensing technology. In order to exploit the interrelated patterns of trees, skeleton representations of tree point clouds are extracted, and their structures are divided into overlap- ping equal-sized 3D segments. Subsequently, they represent them as third-order sparse structure tensors setting the value of skeleton coordinates equal to one. Based on the higher-order tensor decomposition of each sparse segment, they 1) estimate the mode-n singular values extracting intra-correlations of tree branches and 2) model tropical trees as linear dynamical systems extracting appearance information and dynamics. The proposed methodology was evaluated in tropical tree species and specifically in a dataset consisting of 26 point clouds of common Caatinga dry-forest trees. |
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Palavras-Chave: |
Árvores tropicais; Tecnologia de detecção LiDAR; Uso Sustentável. |
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Thesagro: |
Biodiversidade; Caatinga; Desenvolvimento Sustentável; Ecologia; Floresta; Inventário Florestal. |
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Thesaurus NAL: |
Forestry; Natural resources; Natural resources conservation; Sustainable development. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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520 $aOver the last decade or so, laser scanning technology has become an increasingly popular and important tool for forestry inventory, enabling accurate capture of 3D information in a fast and environmentally friendly manner. To this end, the authors propose here a system for tropical tree species classification based on 3D scans of LiDAR sensing technology. In order to exploit the interrelated patterns of trees, skeleton representations of tree point clouds are extracted, and their structures are divided into overlap- ping equal-sized 3D segments. Subsequently, they represent them as third-order sparse structure tensors setting the value of skeleton coordinates equal to one. Based on the higher-order tensor decomposition of each sparse segment, they 1) estimate the mode-n singular values extracting intra-correlations of tree branches and 2) model tropical trees as linear dynamical systems extracting appearance information and dynamics. The proposed methodology was evaluated in tropical tree species and specifically in a dataset consisting of 26 point clouds of common Caatinga dry-forest trees.
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653 $aUso Sustentável
700 1 $aSTATHAKI, T.
700 1 $aLLOYD, J.
700 1 $aMOURA, M. S. B. de
773 $tIn: INFORMATION RESOURCES MANAGEMENT ASSOCIATION. Research anthology on ecosystem conservation and preserving biodiversity. Pensilvânia: IGI Global: Engineering Science Reference, 2022.
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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