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Registros recuperados : 27 | |
6. | | PEIXOTO, A. L. F.; MOREIRA, F. M.; LOPES, J. P.; HADDAD, F.; ROCHA, L. DE S. Viabilidade e compatibilidade de Trichoderma asperellum. In: CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 15., 2021. Mulheres na ciência desafios, oportunidades e conquistas. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2021. 109 f. il. PDF. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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7. | | SUJII, P. S.; LOPES, J. P. do R.; CIAMPI, A. Y.; WADT, L. H. de O.; AZEVEDO, V. C. R. Diversidade genética de uma população de Manilkara huberi sob manejo na floresta nacional do Tapajós, PA. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2008, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia: Fundação de Apoio à Pesquisa Científica e Tecnológica - FUNCREDI, 2008. p.199. Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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8. | | SUJII, P. S.; LOPES, J. P. do R.; CIAMPI, A. Y.; WADT, L. H. de O.; AZEVEDO, V. C. R. Diversidade genética de uma população de Manilkara huberi sob manejo na Floresta Nacional do Tapajós, Pará. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2008, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2008. p. 199. Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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9. | | COIMBRA, T. da S.; SILVA, S. de O. e; LOPES, J. P.; SASAKI, F. F. C.; BORGES, V. P. Compostos salicilados no controle de podridões pós-colheita e manutenção da qualidade de frutos de mamoeiro. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 26., 2019, Juazeiro, BA/Petrolina, PE. Fruticultura de precisão: desafios e oportunidades - anais. Petrolina: Embrapa Semiárido: UNIVASF: SBF, 2019. 4 p. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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10. | | RICI, T.; SOUZA, E. G.; SILVA, L. E. P.; LOPES, J. P.; REBOUÇAS, D. R.; SASAKI, F. F. C. Avaliação de frutos de banana ?BRS Princesa? colhidos em diferentes épocas e armazenados sob refrigeração. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 14., 2020. Ciência em tempos de crise: resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2020. 112 p. il. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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12. | | LOPES, J. P.; RICI, T.; SILVA, L. E. P.; ITAPARICA, A.; FREITAS, I.; SOARES, F.; SOUZA, E. G.; PEREIRA, M. E. C.; SASAKI, F. F. C. Climatização de bananas 'BRS Princesa' em diferentes pontos de colheita. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 14., 2020. Ciência em tempos de crise: resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2020. 112 p. il. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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13. | | SILVA, L. E. P.; SOUZA, E. G.; SASAKI, F. F. C.; LOPES, J. P.; FREITAS, I. S.; PEREIRA, M. E. C. Influência de revestimentos comestíveis sobre a qualidade e conservação de mamões. In: CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 15., 2021. Mulheres na ciência desafios, oportunidades e conquistas. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2021. 109 f. il. PDF. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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14. | | ITAPARICA, A. L. de J.; SANTOS, F. S. dos; RICI, T.; LOPES, J. P.; SOUZA, E. G.; PEREIRA, M. E. C.; SASAKI, F. F. C. Influência do armazenamento refrigerado sobre a qualidade físico-química de mamões revestidos com cobertura à base fécula de mandioca. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 13., 2019. Foco e valor : resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura,2019. 119 p. il. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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15. | | LOPES, J. P.; GOMES, T. C.; SILVA, L. E. P.; SANTOS, F. S. dos; SOUZA, E. G.; PEREIRA, M. E. C.; SASAKI, F. F. C. Avaliação da aplicação pós-colheita de compostos salicilados no controle de doenças e na qualidade de mamões. In : JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 12., 2018. Ciência profissional : resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2019. 1 p. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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16. | | SILVA, L. E. P.; PEREIRA, M. E. C.; SOUZA, E. G.; SASAKI, F. F. C.; LOPES, J. P.; SANTOS, F. S. dos. Controle de doenças pós-colheita em frutos de mamão com uso de solução salina. In : JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 12., 2018. Ciência profissional : resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2019. 1 p. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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17. | | RICI, T.; PEREIRA, M. E. C.; ITAPARICA, A. L. de J.; LOPES, J. P.; SILVA, L. E. P.; SASAKI, F. F. C.; SOUZA, E. G.; LIMA, M. B. Qualidade de frutos de bananeira 'BRS Princesa' em diferentes pontos de colheita cultivada na região do Baixo Sul da Bahia. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 13., 2019. Foco e valor : resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura,2019. 119 p. il. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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18. | | VIDIGAL, R. B.; DOMINGO, E. C.; FRANCISCO, K. C.; LOPES, J. P.; FERREIRA, D. S.; OLIVEIRA, K. A. M.; MARTINS, A. D. O.; MENDONÇA, R. C. S. Qualidade microbiológica do leite de cabra cru produzido na Zona da Mata Mineira. Revista do Instituto de Laticínios Cândido Tostes, Juiz de Fora, v. 61, n. 351, p. 179-181, jul./ago., 2006. Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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19. | | REBOUÇAS, D. R.; PEREIRA, M. E. C.; SOUZA, E. G.; RICI, T.; LOPES, J. P.; SASAKI, F. F. C.; LIMA, M. B. Qualidade e vida útil de frutos de bananeira 'BRS Princesa' colhidos em diferentes idades de desenvolvimento. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA, 14., 2020. Ciência em tempos de crise: resumos. Cruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2020. 112 p. il. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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20. | | SOUZA, E. G.; SASAKI, F. F. C.; PEREIRA, M. E. C.; NASCIMENTO, M. N. do; SILVA, L. E. P.; LOPES, J. P.; LIMA, M. B. Extension of the shelf-life of 'BRS-Princesa' bananas through refrigerated storage. Revista Caatinga, Mossoró, v. 37, 12233, 2024. 8 p. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Registros recuperados : 27 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
Data corrente: |
19/04/2021 |
Data da última atualização: |
26/10/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
PORTO, L.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. |
Afiliação: |
LUAN PORTO, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS. |
Título: |
Segmentação semântica de pastagens utilizando o modelo DeepLabelV3+. |
Ano de publicação: |
2021 |
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). |
Idioma: |
Português |
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 |
Palavras-Chave: |
Deeplearning; Gramíneas; Pastagens Degradadas; Plantas Daninhas; Redes Neurais; Visão Computacional. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/221328/1/CNPS-DOC-219-2021.epub
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Marc: |
LEADER 02346nam a2200205 a 4500 001 2131413 005 2021-10-26 008 2021 bl uuuu u01u1 u #d 100 1 $aPORTO, L. 245 $aSegmentação semântica de pastagens utilizando o modelo DeepLabelV3+.$h[electronic resource] 260 $aIn: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2019-2020, Rio de Janeiro. Seminário Pibic Embrapa Solos 2019/2020. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2021. E-book. (Embrapa Solos. Documentos, 219).$c2021 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. 653 $aDeeplearning 653 $aGramíneas 653 $aPastagens Degradadas 653 $aPlantas Daninhas 653 $aRedes Neurais 653 $aVisão Computacional 700 1 $aSIMÕES, M. 700 1 $aFERRAZ, R. P. D.
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