|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
16/01/1998 |
Data da última atualização: |
13/07/2018 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
BOTELHO, A. C. B.; SANTOS, T. M. dos; WAQUIL, J. M. |
Afiliação: |
EMBRAPA-CNPMS. |
Título: |
Biologia da Joaninha Cycloneda sanguinea (L., 1763) (Col.: Coccinellidae) em pulgão verde Schizaphis graminum (Rond., 1852) obtidos em sorgo. |
Ano de publicação: |
1989 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 12.; ENCONTRO SOBRE MOSCAS-DAS-FRUTAS, 2., 1989, Belo Horizonte. Resumos... Belo Horizonte: SEB, 1989. p. 243. |
Idioma: |
Português |
Thesagro: |
Biologia; Cycloneda Sanguínea; Joaninha; Pulgão Verde; Schizaphis Graminum; Sorghum Bicolor; Sorgo. |
Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/40178/1/Biologia-joaninha.pdf
|
Marc: |
LEADER 00783nam a2200205 a 4500 001 1478673 005 2018-07-13 008 1989 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aBOTELHO, A. C. B. 245 $aBiologia da Joaninha Cycloneda sanguinea (L., 1763) (Col.$bCoccinellidae) em pulgão verde Schizaphis graminum (Rond., 1852) obtidos em sorgo.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 12.; ENCONTRO SOBRE MOSCAS-DAS-FRUTAS, 2., 1989, Belo Horizonte. Resumos... Belo Horizonte: SEB, 1989. p. 243.$c1989 650 $aBiologia 650 $aCycloneda Sanguínea 650 $aJoaninha 650 $aPulgão Verde 650 $aSchizaphis Graminum 650 $aSorghum Bicolor 650 $aSorgo 700 1 $aSANTOS, T. M. dos 700 1 $aWAQUIL, J. M.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
12/11/2014 |
Data da última atualização: |
08/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
BARBEDO, J. G. A. |
Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA. |
Título: |
An automatic method to detect and measure leaf disease symptoms using digital image processing. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Plant Disease, Saint Paul, v. 98, n. 12, 1709-1716, Dec. 2014. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.10 94/PDIS-03-14-0290-RE |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
A method is presented to detect and quantify leaf symptoms using conventional color digital images. The method was designed to be completely automatic, eliminating the possibility of human error and reducing time taken to measure disease severity. The program is capable of dealing with images containing multiple leaves, further reducing the time taken. Accurate results are possible when the symptoms and leaf veins have similar color and shade characteristics. The algorithm is subject to one constraint: the background must be as close to white or black as possible. Tests showed that the method provided accurate estimates over a wide variety of conditions, being robust to variation in size, shape, and color of leaves; symptoms; and leaf veins. Low rates of false positives and false negatives occurred due to extrinsic factors such as issues with image capture and the use of extreme file compression ratios. |
Palavras-Chave: |
Imagem digital; Processamento de imagens. |
Thesagro: |
Doença de planta. |
Thesaurus NAL: |
Digital images; Image analysis; Plant diseases and disorders. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01604naa a2200205 a 4500 001 1999820 005 2020-01-08 008 2014 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.10 94/PDIS-03-14-0290-RE$2DOI 100 1 $aBARBEDO, J. G. A. 245 $aAn automatic method to detect and measure leaf disease symptoms using digital image processing.$h[electronic resource] 260 $c2014 520 $aA method is presented to detect and quantify leaf symptoms using conventional color digital images. The method was designed to be completely automatic, eliminating the possibility of human error and reducing time taken to measure disease severity. The program is capable of dealing with images containing multiple leaves, further reducing the time taken. Accurate results are possible when the symptoms and leaf veins have similar color and shade characteristics. The algorithm is subject to one constraint: the background must be as close to white or black as possible. Tests showed that the method provided accurate estimates over a wide variety of conditions, being robust to variation in size, shape, and color of leaves; symptoms; and leaf veins. Low rates of false positives and false negatives occurred due to extrinsic factors such as issues with image capture and the use of extreme file compression ratios. 650 $aDigital images 650 $aImage analysis 650 $aPlant diseases and disorders 650 $aDoença de planta 653 $aImagem digital 653 $aProcessamento de imagens 773 $tPlant Disease, Saint Paul$gv. 98, n. 12, 1709-1716, Dec. 2014.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|