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1.Imagem marcado/desmarcadoRIEDER, R. E. Dieldrin for control of Dipterous leafminer on cantaloupes and other melons and on tomatoes and beans. [S.l.] Shell, 1953. 1p. (Shell. Agricultural Bulletin, 235).

Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças.

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2.Imagem marcado/desmarcadoPATRICIO, D. I.; RIEDER, R. Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: a systematic review. Computers and Electronics in Agriculture, v. 153, p. 69-81, Oct. 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Trigo.

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3.Imagem marcado/desmarcadoKIRINUS, N. W.; RIEDER, R.; LAU, D. AphidCV 3.0: uma nova ferramenta para contagem, mensuração e classificação de afídeos em ambiente web. In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 18.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 15., 2023, Passo Fundo. Resumos... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2023. p. 13. (Embrapa Trigo. Eventos técnicos e científicos, 1). Selo ODS 2.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Trigo.

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4.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, M. R. dos; FERNANDES, J. M. C.; RIEDER, R. Desenvolvimento de um sistema de visão computacional para fenotipagem de alta precisão. In: CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 29., 2016, São José dos Campos. Proceedings... [Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016]. SIBGRAPI. 4. Works in Progress. 4 p.

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5.Imagem marcado/desmarcadoCARPENTIERI-PIPOLO, V.; KIIHL, T. A. M.; SILVA, G.; RIEDER, R. Avaliação de germoplasma de trigo: iniciativa ao cumprimento do acordo cooperativo do Tratado Internacional de Recursos Fitogenéticos. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 14., 2021. Atas e Resumos... Castro: Fundação ABC: Passo Fundo: Biotrigo Genética, 2021. p. 445-449.

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6.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, G.; CARPENTIERI-PIPOLO, V.; KIIHL, T. A. M.; RIEDER, R. Cevada seed Bank database- disponibilização da caracterização dos acessos da coleção Ativa de cevada no Portal Alelo Recursos Genéticos. In:MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 13., 2021. Anais... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2021.

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7.Imagem marcado/desmarcadoCARPENTIERI-PIPOLO, V.; KIIHL, T. A. M.; SILVA, G.; RIEDER, R. Avaliação de trigo sintético hexaplóide de primavera visando o melhoramento para aumento de variabilidade genética. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 14., 2021, Passo Fundo. Anais... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2021.

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8.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, G. da; CARPENTIERI-PIPOLO, V.; RIEDER, R.; PATRICIO, D. I.; VILARINHO, A. A. Uso de ferramenta de bioinformática para visualização de dados de pedigree na pesquisa e melhoramento de cevada. In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 13., 2021, Passo Fundo. Anais... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2021.

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9.Imagem marcado/desmarcadoCESARO JÚNIOR, T. de; RIEDER, R.; DI DOMÊNICO, J. R.; LAU, D. InsectCV: a system for insect detection in the lab from trap images. Ecological Informatics, e101516, Dec. 2021.

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10.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, M. R. dos; MADALOZZO, G. A.; FERNANDES, J. M. C.; RIEDER, R. Fenômica: a computer vision system for high-throughput phenotyping. International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems (IJAEIS), v. 11, n. 1, p. 1-22, Online, 2020.

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11.Imagem marcado/desmarcadoDI DOMENICO, J. R.; LAU, D.; RIBEIRO, D. D.; RIEDER, R.; CESARO JUNIOR, T. de. Um estudo comparativo de redes convolucionais profundas para detecção de insetos em imagens. In: CONFERENCES ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGENS, 2021. Anais... Porto Alegre, RS: UFRGS, 18 a 22 out. 2021.

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12.Imagem marcado/desmarcadoPAVAN, W; FERNANDES, J. M. C.; HÖLBIG, C. A.; RIEDER, R. Modelo genérico de simulação de doenças utilizando orientação a objetos. In: SAUSEN, A.; SAUSEN, P.; SAWICKI, S. (Org.). Pesquisas aplicadas em modelagem matemática. Ijuí: Ed. Unijuí, 2015. cap. 9, p. 231-267. (Modelagem matemática aplicada à resolução de problemas nas engenharias, 4).

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13.Imagem marcado/desmarcadoKARREI, M. A. Z.; DALLAGASPERINA, R. W.; BENVEGNÚ, T.; RIEDER, R.; HÖLBIG, C. A.; FERNANDES, J. M. C.; PAVAN, W. Detecção do molhamento foliar por meio de análise de imagens. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO, 36.; WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS, 7., 2016, Porto Alegre. Computação e interdisciplinaridade: anais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016. p. 1848-1857.

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14.Imagem marcado/desmarcadoLAU, D.; PEREIRA, P. R. V. da S.; LINS, E. A.; RIEDER, R.; PIVATO, J.; SCARPARO, A. P.; LIMA, M. B.; FERNANDES, J. M. C. Semi-automatic method for evaluating aphid-resistant wheat genotypes using image analysis. In: INTERNATIONAL PLANT RESISTANCE TO INSECTS SYMPOSIUM, 23., 2018, Harpenden. [Abstracts...]. Harpenden: Rothamsted Research, 2018. p. 44. Oral presentations.

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15.Imagem marcado/desmarcadoLIMA, M. B.; PIVATO, J.; LAU, D.; RIEDER, R.; LINS, E. A.; FERNANDES, J. M. C.; PEREIRA, P. R. V. da S. Métodos rápidos para avaliação da resistência de genótipos de trigo a Rhopalosiphum padi (Hemiptera: Aphididae). In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 10., 2018, Passo Fundo. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 24. Resumos Graduação Pibic/CNPq.

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16.Imagem marcado/desmarcadoPIVATO, J.; LIMA, M. B.; LAU, D.; LINS, E. A.; RIEDER, R.; FERNANDES, J. M. C.; PEREIRA, P. R. V. da S. Métodos rápidos para avaliação da resistência de genótipos de trigo a Rhopalosiphum padi (Hemiptera: Aphididae). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 27.; CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE ENTOMOLOGIA, 10., 2018, Gramado. Saúde, ambiente e agricultura: anais. Santo Antonio de Goiás: SEB; Santa Maria: UFSM, 2018. p.1440.

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17.Imagem marcado/desmarcadoPIVATO, J.; LAU, D.; LINS, E.; SCARPARO, A. P.; RIEDER, R.; FERNANDES, J. M. C.; PEREIRA, P. R. V. da S. Método rápido para avaliação da resistência de plantas a afídeos por análise de imagem. In: MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12.; MOSTRA DE PÓS-GRADUAÇÃO DA EMBRAPA TRIGO, 9., 2017, Passo Fundo. Resumos... Passo Fundo: Embrapa Trigo, 2017. p. 23.

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18.Imagem marcado/desmarcadoLINS, E. A.; RODRIGUEZ, J. P. M.; SCOLOSKI, S. I.; PIVATO, J.; LIMA, M. B.; FERNANDES, J. M. C.; PEREIRA, P. R. V. da S.; LAU, D.; RIEDER, R. A method for counting and classifying aphids using computer vision. Computers and Electronics in Agriculture, n. 169, 2020.

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19.Imagem marcado/desmarcadoLAU, D.; LAZZARETTI, A. T.; STOETZER, A.; SANTOS, C. D. R. dos; SUZANA-MILAN, C. S.; ENGEL, E.; RUTHES, E.; STURMER, G. R.; BAVARESCO, J. B.; FERNANDES, J. M. C.; SAMPAIO, M. V.; RIEDER, R.; CESARO JÚNIOR, T. de; WIEST, R. Afídeos em cereais de inverno na região subtropical do Brasil: da biologia à computação. In: REUNIÃO DA COMISSÃO BRASILEIRA DE PESQUISA DE TRIGO E TRITICALE, 15., 2022. Atas e Resumos... Passo Fundo: Acervus, 2023. p. 60-64

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20.Imagem marcado/desmarcadoLAU, D.; FERNANDES, J. M. C.; MARSARO JUNIOR, A. L.; LAZZARETT, A. T.; PEREIRA, P. R. V. da S.; WIEST, R.; RIEDER, R.; SAMPAIO, M. V.; STOETZER, A.; RUZICK, M.; RIFFEL, C. T.; RUTHES, E.; ANJOS, W. I. do; PALMA, J.; MENEZES JÚNIOR, A. de O.; REDAELLI, L. R.; MUNDSTOCK, S.; SANTOS, C. D. R. dos; PIVATO, J.; D’AGOSTINI, M.; SALVADORI, J. R.; SILVA, P. S.; PAIVA, P. E. B. Monitorar e manejar. Cultivar Grandes Culturas, ano XX, n. 253, p. 36-39, jun.2020.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Trigo.
Data corrente:  29/01/2020
Data da última atualização:  17/09/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  SANTOS, M. R. dos; MADALOZZO, G. A.; FERNANDES, J. M. C.; RIEDER, R.
Afiliação:  Marcos Roberto dos Santos, Universidade de Passo Fundo, Rio Grande do Sul, Brazil; Guilherme Afonso Madalozzo, Universidade de Passo Fundo, Rio Grande do Sul, Brazil; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; Rafael Rieder, Universidade de Passo Fundo, Rio Grande do Sul, Brazil.
Título:  Fenômica: a computer vision system for high-throughput phenotyping.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems (IJAEIS), v. 11, n. 1, p. 1-22, Online, 2020.
DOI:  10.4018/IJAEIS.2020010101
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Computer vision and image processing procedures could obtain crop data frequently and precisely, such as vegetation indexes, and correlating them with other variables, like biomass and crop yield. This work presents the development of a computer vision system for high-throughput phenotyping, considering three solutions: an image capture software linked to a low-cost appliance; an image-processing program for feature extraction; and a web application for results' presentation. As a case study, we used normalized difference vegetation index (NDVI) data from a wheat crop experiment of the Brazilian Agricultural Research Corporation. Regression analysis showed that NDVI explains 98.9, 92.8, and 88.2% of the variability found in the biomass values for crop plots with 82, 150, and 200 kg of N ha1 fertilizer applications, respectively. As a result, NDVI generated by our system presented a strong correlation with the biomass, showing a way to specify a new yield prediction model from the beginning of the crop.
Palavras-Chave:  Computer vision system; High-throughput phenotyping.
Thesaurus NAL:  Biomass; Crop yield.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Trigo (CNPT)
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