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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
04/11/2004 |
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Data da última atualização: |
22/11/2004 |
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Autoria: |
CAMARGO NETO, J. |
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Afiliação: |
Embrapa Informática Agropecuária. |
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Título: |
A combined statistical - soft computing approach for classification and mapping weed species in minimum-tillage systems. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
2004. |
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Páginas: |
170 f. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Dissertation (Doctor of Philosophy), University of Nebraska, Lincoln. |
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Conteúdo: |
This dissertation describes a combined statistical-soft computing approach for classifying and mapping weeds species using color images in minimum-tillage systems. A new unsupervised separation index (ExGExR) is introduced to distinguish plant canopies from different soil/residue backgrounds. Results showed that ExGExR was significantly improved for all species and all three weeks over the previously published excess green (ExG). ExGExR performed very well for separating both pigweed and velvetleaf from bare soil and corn stalk backgrounds during the first and second week after crop emegence. A new algorithm for individual leaf extraction was introduced based on fuzzy color clustering and genetic algorithm. Images of green canopies were segmented into fragments of potential leaf regions using clustering algorithm. Fragments were then reassembled into individual leaves using genetic optimization algorithm. The algorithm performance was evaluated by comparing the actual number leaves automatically extracted with the number of potential leaves observed visually. An overall performance of 75% for leaves correctly extracted was obtained. Elliptic Fourier method was next tested for characterizing the shape of hand selected young soybean, sunflower, red root pigweed, and velvetleaf leaves. Discriminant analysis of these shape coefficients suggested that the third week after emergence was the best time to identify plant species with a correct classification average of 89.4%. When leaves from the second and third week were analyzed a correct classification average of 89.2% was reached. An unsupervised method for plant species identification tested. Elliptic Fourier descriptors not only provided leaflet shape information, but also a lamina boundary template, controlling where textural features were computed. Each lamina shape extracted was corrected such that all leaflets had the same orientation for texture extraction. SAS PROC DISCRIM procedure was performed to build a species classification model using selected Fourier coefficients and local homogeneity and entropy texture features. An overall success rate of 86% was obtained for plant species classification. MenosThis dissertation describes a combined statistical-soft computing approach for classifying and mapping weeds species using color images in minimum-tillage systems. A new unsupervised separation index (ExGExR) is introduced to distinguish plant canopies from different soil/residue backgrounds. Results showed that ExGExR was significantly improved for all species and all three weeks over the previously published excess green (ExG). ExGExR performed very well for separating both pigweed and velvetleaf from bare soil and corn stalk backgrounds during the first and second week after crop emegence. A new algorithm for individual leaf extraction was introduced based on fuzzy color clustering and genetic algorithm. Images of green canopies were segmented into fragments of potential leaf regions using clustering algorithm. Fragments were then reassembled into individual leaves using genetic optimization algorithm. The algorithm performance was evaluated by comparing the actual number leaves automatically extracted with the number of potential leaves observed visually. An overall performance of 75% for leaves correctly extracted was obtained. Elliptic Fourier method was next tested for characterizing the shape of hand selected young soybean, sunflower, red root pigweed, and velvetleaf leaves. Discriminant analysis of these shape coefficients suggested that the third week after emergence was the best time to identify plant species with a correct classification average of 89.4%. When le... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Classificação; Mapeamento; Plantas daninhas; Plantas invasoras; Processamento de imagem; reconhecimento de padrão. |
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Thesagro: |
Agricultura de Precisão. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aThis dissertation describes a combined statistical-soft computing approach for classifying and mapping weeds species using color images in minimum-tillage systems. A new unsupervised separation index (ExGExR) is introduced to distinguish plant canopies from different soil/residue backgrounds. Results showed that ExGExR was significantly improved for all species and all three weeks over the previously published excess green (ExG). ExGExR performed very well for separating both pigweed and velvetleaf from bare soil and corn stalk backgrounds during the first and second week after crop emegence. A new algorithm for individual leaf extraction was introduced based on fuzzy color clustering and genetic algorithm. Images of green canopies were segmented into fragments of potential leaf regions using clustering algorithm. Fragments were then reassembled into individual leaves using genetic optimization algorithm. The algorithm performance was evaluated by comparing the actual number leaves automatically extracted with the number of potential leaves observed visually. An overall performance of 75% for leaves correctly extracted was obtained. Elliptic Fourier method was next tested for characterizing the shape of hand selected young soybean, sunflower, red root pigweed, and velvetleaf leaves. Discriminant analysis of these shape coefficients suggested that the third week after emergence was the best time to identify plant species with a correct classification average of 89.4%. When leaves from the second and third week were analyzed a correct classification average of 89.2% was reached. An unsupervised method for plant species identification tested. Elliptic Fourier descriptors not only provided leaflet shape information, but also a lamina boundary template, controlling where textural features were computed. Each lamina shape extracted was corrected such that all leaflets had the same orientation for texture extraction. SAS PROC DISCRIM procedure was performed to build a species classification model using selected Fourier coefficients and local homogeneity and entropy texture features. An overall success rate of 86% was obtained for plant species classification.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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 Soja. |
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Data corrente: |
23/12/2014 |
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Data da última atualização: |
18/03/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SISMEIRO, M. N. S.; EDUARDO, J. A.; BROCCO, L. A. F.; CHIESA, A. C. M.; MAZIERO, E. C.; ACHRE, D.; PASINI, A.; ROGGIA, S. |
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Afiliação: |
MARIANA N. S. SISMEIRO, UEL; JEISSIANE ALVES EDUARDO, UNOPAR; LUIS ANTÔNIO F. BROCCO, UEL; ANA CAROLINA M. CHIESA, UEL; EDENILSON C. MAZIERO, UNOPAR; DIANDRA ACHRE, UNOESTE; AMARILDO PASINI, UEL; SAMUEL ROGGIA, CNPSO. |
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Título: |
Artrópodes predadores em soja transgênica submetida a diferentes manejos fitossanitários. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 25., 2014, Goiânia. Entomologia integrada à sociedade para o desenvolvimento sustentável: anais. [Londrina]: SEB, 2014. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Pouco se conhece sobre os efeitos de culturas geneticamente modificadas (GM) em insetos não-alvo, na sucessão soja-milho. O trabalho teve por objetivo avaliar a densidade de artrópodes predadores ocorrentes em soja transgênica, na sucessão soja-milho-soja, em diferentes sistemas de manejo fitossanitário. Foi utilizado o delineamento em blocos ao acaso com quatro repetições, compostas por parcelas de 18x18m. Os tratamentos consistiram de diferentes combinações de plantas transgênicas, na sucessão soja-milho: (T1) soja não-GM e milho não-Bt; (T2) soja não-GM e milhoBt; (T3) sojaRR e milho não-Bt; (T4) sojaRR e milhoBt; (T5) sojaBtRR e milho não-Bt; (T6) sojaBtRR e milho Bt; (T7) sojaRR e milhoBt com aplicação de inseticidas junto com herbicida e fungicida, totalizando 5 aplicações em soja e 3 em milho. De T1 a T6 os inseticidas foram aplicados de acordo com o nível de controle. As avaliações foram realizadas ao longo do segundo cultivo de soja da sucessão soja-milhosoja. Os predadores foram amostrados com rede entomológica, com 10 redadas nas linhas, em cada parcela. Os predadores com maior abundância foram submetidos à ANOVA e comparados por Tukey, quando os dados não atingiram os pressupostos foram submetidos a Kruskal-Wallis. Foram contabilizados 527 indivíduos, distribuídos em 14 táxons, além de 266 exemplares de Araneae, não identificadas. O táxon mais frequente foi Dolichopodidae, com 39,1% do total, seguido por Araneae (33,5%). Geocoris sp. (8,3%), Odontocheila nodicornis (6,2%), Orius sp. e Lebia concinna ocorreram em maior abundância, sendo comumente registradas como relevantes no controle biológico. Houve diferença estatística entre os tratamentos apenas para Araneae, sendo que as densidades nos tratamentos com soja Bt (T5 e T6) foi inferior aos outros com soja RR e não-GM. Provavelmente isso se deve ao fato de ocorrer menos lagartas em soja Bt, reduzindo a densidade populacional desse predador. MenosPouco se conhece sobre os efeitos de culturas geneticamente modificadas (GM) em insetos não-alvo, na sucessão soja-milho. O trabalho teve por objetivo avaliar a densidade de artrópodes predadores ocorrentes em soja transgênica, na sucessão soja-milho-soja, em diferentes sistemas de manejo fitossanitário. Foi utilizado o delineamento em blocos ao acaso com quatro repetições, compostas por parcelas de 18x18m. Os tratamentos consistiram de diferentes combinações de plantas transgênicas, na sucessão soja-milho: (T1) soja não-GM e milho não-Bt; (T2) soja não-GM e milhoBt; (T3) sojaRR e milho não-Bt; (T4) sojaRR e milhoBt; (T5) sojaBtRR e milho não-Bt; (T6) sojaBtRR e milho Bt; (T7) sojaRR e milhoBt com aplicação de inseticidas junto com herbicida e fungicida, totalizando 5 aplicações em soja e 3 em milho. De T1 a T6 os inseticidas foram aplicados de acordo com o nível de controle. As avaliações foram realizadas ao longo do segundo cultivo de soja da sucessão soja-milhosoja. Os predadores foram amostrados com rede entomológica, com 10 redadas nas linhas, em cada parcela. Os predadores com maior abundância foram submetidos à ANOVA e comparados por Tukey, quando os dados não atingiram os pressupostos foram submetidos a Kruskal-Wallis. Foram contabilizados 527 indivíduos, distribuídos em 14 táxons, além de 266 exemplares de Araneae, não identificadas. O táxon mais frequente foi Dolichopodidae, com 39,1% do total, seguido por Araneae (33,5%). Geocoris sp. (8,3%), Odontocheila nodicorn... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Planta trangênica. |
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Thesagro: |
Controle integrado; Praga de planta. |
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Thesaurus NAL: |
Integrated pest management; Plant pests; Transgenic plants. |
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Categoria do assunto: |
O Insetos e Entomologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/114444/1/sismeiro.pdf
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Marc: |
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245 $aArtrópodes predadores em soja transgênica submetida a diferentes manejos fitossanitários.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 25., 2014, Goiânia. Entomologia integrada à sociedade para o desenvolvimento sustentável: anais. [Londrina]: SEB$c2014
520 $aPouco se conhece sobre os efeitos de culturas geneticamente modificadas (GM) em insetos não-alvo, na sucessão soja-milho. O trabalho teve por objetivo avaliar a densidade de artrópodes predadores ocorrentes em soja transgênica, na sucessão soja-milho-soja, em diferentes sistemas de manejo fitossanitário. Foi utilizado o delineamento em blocos ao acaso com quatro repetições, compostas por parcelas de 18x18m. Os tratamentos consistiram de diferentes combinações de plantas transgênicas, na sucessão soja-milho: (T1) soja não-GM e milho não-Bt; (T2) soja não-GM e milhoBt; (T3) sojaRR e milho não-Bt; (T4) sojaRR e milhoBt; (T5) sojaBtRR e milho não-Bt; (T6) sojaBtRR e milho Bt; (T7) sojaRR e milhoBt com aplicação de inseticidas junto com herbicida e fungicida, totalizando 5 aplicações em soja e 3 em milho. De T1 a T6 os inseticidas foram aplicados de acordo com o nível de controle. As avaliações foram realizadas ao longo do segundo cultivo de soja da sucessão soja-milhosoja. Os predadores foram amostrados com rede entomológica, com 10 redadas nas linhas, em cada parcela. Os predadores com maior abundância foram submetidos à ANOVA e comparados por Tukey, quando os dados não atingiram os pressupostos foram submetidos a Kruskal-Wallis. Foram contabilizados 527 indivíduos, distribuídos em 14 táxons, além de 266 exemplares de Araneae, não identificadas. O táxon mais frequente foi Dolichopodidae, com 39,1% do total, seguido por Araneae (33,5%). Geocoris sp. (8,3%), Odontocheila nodicornis (6,2%), Orius sp. e Lebia concinna ocorreram em maior abundância, sendo comumente registradas como relevantes no controle biológico. Houve diferença estatística entre os tratamentos apenas para Araneae, sendo que as densidades nos tratamentos com soja Bt (T5 e T6) foi inferior aos outros com soja RR e não-GM. Provavelmente isso se deve ao fato de ocorrer menos lagartas em soja Bt, reduzindo a densidade populacional desse predador.
650 $aIntegrated pest management
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650 $aControle integrado
650 $aPraga de planta
653 $aPlanta trangênica
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700 1 $aACHRE, D.
700 1 $aPASINI, A.
700 1 $aROGGIA, S.
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