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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
30/01/1998 |
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Data da última atualização: |
13/01/2006 |
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Autoria: |
BARRIGOSSI, J. A. F. |
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Título: |
Development of an IPM system for the Mexican bean beetle (Epilachna varivestis Mulsant) as a pest of dry bean (Phaseolus vulgaris L.). |
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Ano de publicação: |
1997 |
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Fonte/Imprenta: |
Lincoln: University of Nebraska, 1997. |
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Páginas: |
126 p. |
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Idioma: |
Inglês
Português |
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Notas: |
Tese Doutorado. |
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Conteúdo: |
During 1994 to 1996, studies were conducted in western Nebraska, to develop a pest management program for mexican ean beetle (Epilachna varivestis Mulsant) in dry bean (Phaseolus vulgaris L.) based on egg mass sampling. A sampling survey to describe the spatial and probality distributions of egg masses produced a data set of 12,290 egg mass samples from four fields over two years. Semivariograms showed no sign of aggregation, even trough the presence of macroscale trends indicated that mexican bean beetle egg densities may be greater in areas of the field near edges adjacent to beetle overwintering sites. Egg masses had a negative binomial distribution. Life tables were development by following know mexican bean beetle cohorts (egg masses) in three fields in each of two years. High mortality occurred in the egg and first two larval stages. Egg mortality was related to drought-stressed bean plants, because stressed plants turn over their leaves and expose eggs to sunlight. The cumulative mortality ranged from 92,07% to 95,82%, in 1995 and from 60,89% to 75,6% in 1996. No parasitized larvae were observed in the study fields or those held for parasitism tests. Yield-loss relationships for mexican bean beetle on dry bean were determined in a third study. Results from a series of experiments were combined with data from the other two studies to develop economic injury levels (EILs) and economic thresholds (ETs) and a sequential sampling program for mexican bean beetle. The EILs calculated in larvae/tow-m were converted to egg masses/row-m and adjusted to reflect the average survivorship to the adult stage. Because sampling in based on egg masses, growers can make management decisions anda take management actions before significant injury will occur. An interactive spreadsheet was developed to calculate mexican bean beetle EILs, ETs, and sequential sampling plans. The spreadsheet allows users to input economic and other data specific to heir situation. The pest management tools presented in this work should provide a useful for management programs for other insects pests in other systems. MenosDuring 1994 to 1996, studies were conducted in western Nebraska, to develop a pest management program for mexican ean beetle (Epilachna varivestis Mulsant) in dry bean (Phaseolus vulgaris L.) based on egg mass sampling. A sampling survey to describe the spatial and probality distributions of egg masses produced a data set of 12,290 egg mass samples from four fields over two years. Semivariograms showed no sign of aggregation, even trough the presence of macroscale trends indicated that mexican bean beetle egg densities may be greater in areas of the field near edges adjacent to beetle overwintering sites. Egg masses had a negative binomial distribution. Life tables were development by following know mexican bean beetle cohorts (egg masses) in three fields in each of two years. High mortality occurred in the egg and first two larval stages. Egg mortality was related to drought-stressed bean plants, because stressed plants turn over their leaves and expose eggs to sunlight. The cumulative mortality ranged from 92,07% to 95,82%, in 1995 and from 60,89% to 75,6% in 1996. No parasitized larvae were observed in the study fields or those held for parasitism tests. Yield-loss relationships for mexican bean beetle on dry bean were determined in a third study. Results from a series of experiments were combined with data from the other two studies to develop economic injury levels (EILs) and economic thresholds (ETs) and a sequential sampling program for mexican bean beetle. The EILs c... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bean; Beetle; Dry bean; Epilachna vavivestis; IPM; Management; Mexican bean beetle; Paraga de planta; Pest; Pests of plants. |
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Thesagro: |
Besouro; Feijão; Manejo; Phaseolus Vulgaris; Praga. |
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Thesaurus Nal: |
Epilachna varivestis. |
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Categoria do assunto: |
--
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
19/04/2021 |
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Data da última atualização: |
26/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PORTO, L.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. |
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Afiliação: |
LUAN PORTO, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS. |
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Título: |
Segmentação semântica de pastagens utilizando o modelo DeepLabelV3+. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2019-2020, Rio de Janeiro. Seminário Pibic Embrapa Solos 2019/2020. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2021. E-book. (Embrapa Solos. Documentos, 219). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Estima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infestação de plantas invasoras em pastagens em degradação. MenosEstima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infesta... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Deeplearning; Gramíneas; Pastagens Degradadas; Plantas Daninhas; Redes Neurais; Visão Computacional. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/221328/1/CNPS-DOC-219-2021.epub
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Marc: |
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520 $aEstima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infestação de plantas invasoras em pastagens em degradação.
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700 1 $aFERRAZ, R. P. D.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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