|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
Data corrente: |
09/08/2019 |
Data da última atualização: |
04/11/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SILVA, J. G. J. da; NARCISO, M. G.; GONÇALVES, C. |
Afiliação: |
JOAO GABRIEL JUNQUEIRA DA SILVA, UFG; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; CRISTHIANE GONÇALVES, UFG. |
Título: |
Computer vision and image processing for detecting and quantifying whiteflies: a systematic review. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. |
Páginas: |
p. 382-391. |
ISBN: |
978-65-00-10242-0 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
SBIAgro 2019. |
Conteúdo: |
A evolucão da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura, abordando técnicas e métodos de processamento digital de imagens em plantas para a detecção e classificação de pragas, em específico para a praga Mosca Branca. Nesta revisão foram considerados artigos publicados entre 2008 e 2018 indexados por cinco bases de dados científicas. A revisão identificou que as técnicas são bem exploradas, diversificadas e possuem alto desempenho em termos de acurácia. No entanto há uma dificuldade no que tange a detecção de moscas em estágio ninfal, e principalmente técnicas aplicadas a campo aberto e dispositivos portáteis, o que daria maior autonomia à agricultores e cientistas. Ideias futuras são discutidas no final do artigo com base nas dificuldades relatadas e trabalhos futuros propostos. |
Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Visão computacional. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
Thesaurus Nal: |
Computer vision; Digital images; Precision agriculture. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/217402/1/CNPAF-2019-Sbiagro-p382.pdf
|
Marc: |
LEADER 01949nam a2200241 a 4500 001 2111226 005 2020-11-04 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-65-00-10242-0 100 1 $aSILVA, J. G. J. da 245 $aComputer vision and image processing for detecting and quantifying whiteflies$ba systematic review.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO$c2019 300 $ap. 382-391. 500 $aSBIAgro 2019. 520 $aA evolucão da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura, abordando técnicas e métodos de processamento digital de imagens em plantas para a detecção e classificação de pragas, em específico para a praga Mosca Branca. Nesta revisão foram considerados artigos publicados entre 2008 e 2018 indexados por cinco bases de dados científicas. A revisão identificou que as técnicas são bem exploradas, diversificadas e possuem alto desempenho em termos de acurácia. No entanto há uma dificuldade no que tange a detecção de moscas em estágio ninfal, e principalmente técnicas aplicadas a campo aberto e dispositivos portáteis, o que daria maior autonomia à agricultores e cientistas. Ideias futuras são discutidas no final do artigo com base nas dificuldades relatadas e trabalhos futuros propostos. 650 $aComputer vision 650 $aDigital images 650 $aPrecision agriculture 650 $aAgricultura de Precisão 653 $aClassificação de imagens 653 $aVisão computacional 700 1 $aNARCISO, M. G. 700 1 $aGONÇALVES, C.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
26/06/2012 |
Data da última atualização: |
02/06/2017 |
Tipo da produção científica: |
Nota Técnica/Nota Científica |
Autoria: |
NEPOMUCENO, A. L.; ALVES, R. E.; GERHARDT, I. R.; DANTE, R. A.; FONSECA, C. E. L. da. |
Afiliação: |
ALEXANDRE LIMA NEPOMUCENO, SRI; RICARDO ELESBAO ALVES, SRI; ISABEL RODRIGUES GERHARDT, CNPF; RICARDO AUGUSTO DANTE, CPAO; CARLOS EDUARDO LAZARINI DA FONSECA, SRI. |
Título: |
A nova era genômica e a biodiversidade brasileira. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
[S.l.]: Embrapa Labex United States of America, 2012. |
Páginas: |
3 p. |
Série: |
(Labex US. Nota técnica, 6). |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Biologia Sintética; Labex United States of American. |
Thesagro: |
Genética; Genética vegetal. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/61437/1/A-Nova-Era-Genomica-e-a-Biodiversidade-Brasileira.pdf
|
Marc: |
LEADER 00676naa a2200229 a 4500 001 1927143 005 2017-06-02 008 2012 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aNEPOMUCENO, A. L. 245 $aA nova era genômica e a biodiversidade brasileira.$h[electronic resource] 260 $c2012 300 $a3 p. 490 $a(Labex US. Nota técnica, 6). 650 $aGenética 650 $aGenética vegetal 653 $aBiologia Sintética 653 $aLabex United States of American 700 1 $aALVES, R. E. 700 1 $aGERHARDT, I. R. 700 1 $aDANTE, R. A. 700 1 $aFONSECA, C. E. L. da 773 $t[S.l.]: Embrapa Labex United States of America, 2012.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|