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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
24/08/2011 |
Data da última atualização: |
30/08/2011 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ROSSI, R. F.; CAVARIANI, C.; FRANÇA-NETO, J. B.; MORAIS, O. M.; TEIXEIRA, R. N. |
Afiliação: |
R. F. ROSSI, UNESP Botucatu; C. CAVARIANI, UNESP Botucatu; JOSE DE BARROS FRANCA NETO, CNPSO; O. M. MORAIS, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia; R. N. TEIXEIRA, UNESP Botucatu. |
Título: |
Vigor de sementes, densidade de plantas e desempenho agronômico de soja. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Informativo ABRATES, Londrina, v. 21, n. 2, ago. 2011. CD-ROM. Edição dos Anais do XVII Congresso Brasileiro de Sementes., Natal, ago. 2011. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A cultura da soja, em função da sua relevância no agronegócio mundial, é alvo pesquisas no campo fitotécnico para busca de novas informações para elevação da produção por área cultivada. O vigor constitui um dos principais atributos da qualidade fisiológica das sementes a ser considerado na implantação de uma lavoura, pois pode determinar a produtividade por influenciar o crescimento e a produção das plantas. O experimento avaliou o efeito 3 densidades populacionais (7, 12 e 17 pl.m-111 ) e 2 níveis de vigor, alto e baixo, no desempenho de plantas de soja, na cultivar BRS 243RR. Foram avaliados: florescimento, ciclo, emergência de plântulas em campo, população final de plantas, altura da planta, altura da inserção da primeira vagem, número de vagens por planta, número de sementes por planta e produção de sementes. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com parcelas subdivididas, com 4 repetições. As médias foram comparadas pelo teste de Tukey (p?0,05). Foi evidente o efeito do vigor das sementes na emergência de plântulas em campo, que foi superior quando oriundas das sementes de alto vigor. As alturas das plantas e da inserção da primeira vagem foram crescentes com o aumento da densidade populacional. Independente do vigor das sementes houve redução do número de vagens/planta com a elevação da densidade. Plantas originadas de sementes de alto vigor produziram maior número de vagens na menor população de plantas. As densidades de 7 e 12 pl.m-1 20 produziram produtividades 15 e 11% superior nas plantas oriundas de sementes de alto vigor, em relação às de baixo vigor. Reduções no número de sementes por plantas foram verificados com o aumento da densidade populacional de plantas. As demais características não foram influenciadas. MenosA cultura da soja, em função da sua relevância no agronegócio mundial, é alvo pesquisas no campo fitotécnico para busca de novas informações para elevação da produção por área cultivada. O vigor constitui um dos principais atributos da qualidade fisiológica das sementes a ser considerado na implantação de uma lavoura, pois pode determinar a produtividade por influenciar o crescimento e a produção das plantas. O experimento avaliou o efeito 3 densidades populacionais (7, 12 e 17 pl.m-111 ) e 2 níveis de vigor, alto e baixo, no desempenho de plantas de soja, na cultivar BRS 243RR. Foram avaliados: florescimento, ciclo, emergência de plântulas em campo, população final de plantas, altura da planta, altura da inserção da primeira vagem, número de vagens por planta, número de sementes por planta e produção de sementes. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com parcelas subdivididas, com 4 repetições. As médias foram comparadas pelo teste de Tukey (p?0,05). Foi evidente o efeito do vigor das sementes na emergência de plântulas em campo, que foi superior quando oriundas das sementes de alto vigor. As alturas das plantas e da inserção da primeira vagem foram crescentes com o aumento da densidade populacional. Independente do vigor das sementes houve redução do número de vagens/planta com a elevação da densidade. Plantas originadas de sementes de alto vigor produziram maior número de vagens na menor população de plantas. As densidades de 7 e 12 pl.m-1 20 produziram ... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Qualidade; Semente; Soja. |
Thesaurus Nal: |
Seed quality; Soybeans. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40440/1/247-4.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
21/08/2002 |
Data da última atualização: |
07/06/2018 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SENA JUNIOR, D. G.; PINTO, F. A. C.; QUEIROZ, D. M.; GOMIDE, R. L. |
Afiliação: |
Embrapa Milho e Sorgo; REINALDO LUCIO GOMIDE, CNPMS. |
Título: |
Metodologia com base em imagens binárias obtidas com limiar fixo para classificação de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda. |
Ano de publicação: |
2002 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA, 2002. |
Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Na agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%. |
Palavras-Chave: |
Image processing; Machine vision; Precision farming; Processamento de imagens; Visao artificial. |
Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
Thesaurus NAL: |
precision agriculture. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/51109/1/Metodologia-base.pdf
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Marc: |
LEADER 02034nam a2200241 a 4500 001 1485505 005 2018-06-07 008 2002 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSENA JUNIOR, D. G. 245 $aMetodologia com base em imagens binárias obtidas com limiar fixo para classificação de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA$c2002 300 $c1 CD-ROM. 520 $aNa agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%. 650 $aprecision agriculture 650 $aAgricultura de Precisão 653 $aImage processing 653 $aMachine vision 653 $aPrecision farming 653 $aProcessamento de imagens 653 $aVisao artificial 700 1 $aPINTO, F. A. C. 700 1 $aQUEIROZ, D. M. 700 1 $aGOMIDE, R. L.
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