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| Registros recuperados: 124 | |
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| BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.. |
| Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Processamento de imagem; Deep learning; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases; Image analysis. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1094883 |
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| BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.. |
| Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each imag e was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093944 |
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| BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.. |
| Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1097219 |
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| BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F.. |
| Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each imag e was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB)databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Patologia vegetal; Banco de dados; Aprendizagem profunda; Imagem em processamento; Doença de Planta; Plant pathology; Plant diseases and disorders; Databases. |
| Ano: 2018 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093910 |
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| OLIVEIRA, L. C. de; ISHIDA, A. K. N.; SILVA, C. T. B. da; CARVALHO, J. M.; FEITOSA, A. de O.; MARINHO, P. S. B.; MARINHO, A. M. do R.. |
| Doenças de plantas causadas por bactérias resultam em perdas graves para a agricultura. O estudo químico de fungos endofíticos representa uma área em potencial no desenvolvimento de pesticidas biológicos. Assim, o presente trabalho teve como objetivo verificar a atividade antibacteriana do extrato do fungo endofítico Mycoleptodiscus indicus NF12 de Morinda citrifolia contra Xanthomonas axonopodis pv. passiflorae, bactéria causadora da mancha bacteriana do maracujazeiro, bem como, determinar qual composto é responsável pela atividade observada. O composto austidiol (1) foi isolado através de métodos cromatográficos do extrato metanólico da biomassa do fungo endofítico M. indicus NF12 e apresentou atividade bacteriostática em todas as concentrações testadas... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Fungos endofíticos; Austidiol; Xanthomonas axonopodis pv passiflorae; Fungo; Mancha Bacteriana; Doença de Planta. |
| Ano: 2019 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1110692 |
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| SILVA, C. T. B. da; ISHIDA, A. K. N.; LEMOS, W. de P.; FREIRE, A. de N. R.. |
| A mancha bacteriana, causada por Xanthomonas axonopodis pv. passiflorae, é uma das principais doenças do maracujazeiro no Estado do Pará, sendo sua elevada incidência favorecida pelas condições climáticas locais. Extratos de plantas medicinais têm sido utilizados com resultados promissores no controle de fitopatógenos e, por esse motivo, essa pesquisa avaliou a atividade antibacteriana de extratos alcoólicos de Senna alata sobre o crescimento in vitro de X. axonopodis pv. passiflorae e na redução da bacteriose em casa de vegetação. Os extratos foram obtidos de folhas e vagens de S. alata. In vitro, os extratos foram incorporados ao meio 523 a 1%, e em seguida depositadas alíquotas de 100mL da suspensão bacteriana e espalhadas nas placas com alça de... |
| Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) |
Palavras-chave: Controle alternativo; Xanthomonas axonopodis pv passiflorae; Doença; Maracujá; Passiflora Edulis. |
| Ano: 2017 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1071218 |
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| FERREIRA, S. da C.; ISHIDA, A. K. N.; SOUZA FILHO, A. P. da S.; SILVA, C. T. B. da.. |
| Na região Norte, a queima foliar (Rhizoctonia solani) destaca-se entre as doenças da cultura do maracujazeiro principalmente no período chuvoso, cujos danos são ocasionados pela intensa desfolha em plantas mais afetadas. A utilização de substâncias extraídas de plantas têm mostrado resultados promissores no controle de fitopatógenos. A escopoletina é uma cumarina encontrada em grande número de espécies vegetais. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de diferentes concentrações de escopoletina sobre o crescimento de Rhizoctonia solani. A substância foi incorporada ao meio de cultura Batata Dextrose Ágar (BDA) nas concentrações de 0, 10, 20, 30,40 e 50 ppm. Após a solidificação do meio, depositou-se um disco de 8 mm de diâmetro de micélio do... |
| Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) |
Palavras-chave: Doença; Maracujazeiro; Cumarina; Controle alternativo; Passiflora edulis f. flavicarpa. |
| Ano: 2013 |
URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/970429 |
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| Registros recuperados: 124 | |
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