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A study on the detection of cattle in UAV images using deep learning. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; SANTOS, T. T.; SANTOS, P. M..
Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are being increasingly viewed as valuable tools to aid the management of farms. This kind of technology can be particularly useful in the context of extensive cattle farming, as production areas tend to be expansive and animals tend to be more loosely monitored. With the advent of deep learning, and convolutional neural networks (CNNs) in particular, extracting relevant information from aerial images has become more effective. Despite the technological advancements in drone, imaging and machine learning technologies, the application of UAVs for cattle monitoring is far from being thoroughly studied, with many research gaps still remaining. In this context, the objectives of this study were threefold: (1) to...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Veículo aéreo não tripulado; Redes neurais; Drone; Aprendizado profundo; Convolutional neural networks; Deep learning; Canchim breed; Nelore breed; Gado de Corte; Gado Canchim; Gado Nelore; Cattle; Unmanned aerial vehicles.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1116449
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Algoritmo genético para construção de ensembles de redes neurais: aplicação à língua eletrônica. Infoteca-e
FERREIRA, E. J.; DELBEM, A. C. B..
2006
Tipo: Circular Técnica (INFOTECA-E) Palavras-chave: Ensembles; Redes neurais; Língua eletrônica.
Ano: 2006 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/31581
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Classificação de distúrbios em folhas de macieiras utilizando redes neurais convolucionais. Repositório Alice
NACHTIGALL, L. G..
2016
Tipo: Tese/dissertação (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Classificação de sintomas em plantas.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1053681
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Classification of apple tree disorders using Convolutional Neural Networks. Repositório Alice
NACHTIGALL, L. G.; ARAUJO, R. M.; NACHTIGALL, G. R..
Abstract?This paper studies the use of Convolutional Neural Networks to automatically detect and classify diseases, nutritional deficiencies and damage by herbicides on apple trees from images of their leaves. This task is fundamental to guarantee a high quality of the resulting yields and is currently largely performed by experts in the field, which can severely limit scale and add to costs. By using a novel data set containing labeled examples consisting of 2539 images from 6 known disorders, we show that trained Convolutional Neural Networks are able to match or outperform experts in this task, achieving a 97.3% accuracy on a hold-out set.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Macieira; Redes neurais; Convolutional Neural Networks; Diseases; Nutritional deficiencies; Damage; Maca; Herbicide; Apple trees.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1052112
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Comparação de diferentes estratégias de programação de irrigação suplementar em milho. Repositório Alice
RESENDE, M.; OLIVEIRA, A. C..
Uma das estratégias mais simples, embora pouco precisa, para programar irrigações é utilizar a média da evapotranspiração de referência (ETo), de uma série histórica de dados climáticos e através do método de balanço de água no solo. Com isso, é possível gerar um calendário de irrigações, com as respectivas datas e lâminas de água a serem aplicadas durante o ciclo da cultura. Desenvolveu-se um trabalho, com a cooperação da UFMG, com o objetivo de aumentar a precisão desse método, utilizando-se Redes Neurais Artificiais (RNAs) para ajustar e predizer a ETo diária, com base em uma série histórica de dados climáticos. Um experimento foi conduzido em duas épocas de plantio (27 de janeiro de 2003 e 02 de setembro de 2003), para testar a precisão desse método em...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Milho; Manejo; Irrigação; Redes neurais; Evapotranspiração; Cultura.
Ano: 2005 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/488839
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Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais. Repositório Alice
CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES FILHO, E. I.; CARVALHO JUNIOR, W. de..
O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Redes neurais; Pastagens.
Ano: 2008 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/339820
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Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2. Repositório Alice
SANTOS, A. A. dos; AVILA, S.; SANTOS, T. T..
RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquina. Uma base de dados foi criada e manualmente anotada a partir de imagens obtidas em abril de 2017 na Vinícola Guaspari. No total são 11.883 imagens contendo exemplos de cachos de uvas e folhas. Uma rede convolutiva com arquitetura YOLOv2 foi treinada para localização e classificação de cachos e folhas. Testes quantitativos demonstraram resultados para a detecção e classificação com precisão de 100%, revocação de até 74,2% e F1-Score de 85,2% para classe "uva" e precisão de 100%, revocação de até 67,9% e F1-Score de 80,9% para a classe "folha". Testes...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Detecção de frutos; Reconhecimento de Imagens; Aprendizagem profunda; Aprendizado de máquina; Redes neurais; Aprendizado supervisionado; Image Recognition; Fruit detection; Deep Learning; Learning machine; Viticultura; Viticulture; Neural networks.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096173
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Estimativa da produtividade de trigo em função da adubação nitrogenada utilizando modelagem neuro fuzzy AGRIAMBI
Silva,Aldo A. V. da; Silva,Inara A. F.; Teixeira Filho,Marcelo C. M.; Buzetti,Salatiér; Teixeira,Marcelo C. M..
Atualmente, novas técnicas de processamento de dados, tais como redes neurais, lógica nebulosa (fuzzy) e sistemas híbridos, são utilizadas para elaborar modelos de predição em sistemas complexos e estimar parâmetros desejados. Neste artigo investigou-se a habilidade de se desenvolver um modelo de inferência adaptativo neuro fuzzy para estimação da produtividade de trigo utilizando-se uma base de dados da combinação dos seguintes tratamentos: cinco doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1); três fontes (Entec, sulfato de amônio e ureia); duas épocas de aplicação de N (na semeadura ou em cobertura) e dois cultivares de trigo (E21 e IAC 370), avaliados durante dois anos, em Selvíria, MS. Através dos dados de entrada e saída o sistema de inferência neuro...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Triticum aestivum L.; Nitrogênio; Redes neurais; ANFIS; Sistemas híbridos.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014000200008
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Estimativa de precipitação através de imagens do satélite GOES-8 utilizando redes neurais. Repositório Alice
ÁVILA, A. M. H. de; PINTO, H. S.; ZULLO JÚNIOR, J.; ASSAD, E. D..
O presente trabalho tem por objetivo utilizar as informações disponíveis nos canais espectrais do satélite GOES-8 para estimar a precipitação em regiões tropicais utilizando métodos de rede neurais.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Imagens de satélites; Redes neurais; Satélite GOES-8; Sensoriamento remoto; Neural networks; Remote sensing.
Ano: 2003 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/8861
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Metodologia para corrigir, predizer e disponibilizar a evapotranspiração de referência, através de redes neurais artificiais, para racionalização de práticas de manejo de irrigação. Repositório Alice
RESENDE, M..
2000
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Evapotranspiracao; Irrigacao; Manejo; Redes neurais; Evapotranspiration; Irrigation; Management.
Ano: 2000 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/483918
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Metodologia para corrigir, predizer e disponibilizar a evapotranspiração de referência, através de redes neurais artificiais, para racionalização de práticas de manejo de irrigação. Repositório Alice
RESENDE, M..
2000
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Evapotranspiracao; Irrigacao; Manejo; Redes neurais; Evapotranspiration; Irrigation; Management.
Ano: 2000 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/483832
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Neural network and state-space models for studying relationships among soil properties. Repositório Alice
TIMM, L. C.; GOMES, D. T.; BARBOSA, E. P.; REICHARDT, K.; SOUZA, M. D. de; DYNIA, J. F..
O estudo da relação entre as propriedades do solo é de grande importância na área agronômica objetivando um manejo racional dos recursos naturais do meio ambiente e um aumento na produtividade agrícola. Tradicionalmente este estudo tem sido realizado usando modelos de regressão estática os quais não levam em consideração a estrutura espacial envolvida. Este trabalho teve o objetivo de avaliar a relação entre uma variável de determinação mais cara e demorada (por exemplo, nitrogênio total do solo) e outras de mais barata e rápida determinação (p.e., carbono orgânico do solo, pH, etc.). Duas importantes classes de modelos (espaço de estados linear e redes neurais) são usadas para predição e comparadas aos modelos de regressão uni- e multivariados aqui usados...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Redes neurais; Propriedades do solo; Modelos de predição; Transição espacial; Física do solo; Química do solo.
Ano: 2006 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/15379
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Parceria entre a Embrapa uva e Vinho e o programa de pós-graduação em Cmputação da UFPel busca solução tecnológica para a macieira no Brasil. Infoteca-e
NACHTIGALL, G. R.; NACHTIGALL, L. G.; ARAUJO, R. M..
2016
Tipo: Artigo de divulgação na mídia (INFOTECA-E) Palavras-chave: Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Folhas de macieiras; Computação; Sistemas (computador); Redes neurais (macieira); Manejo (macieira); Distúrbios (Folhas de macieiras); Doenças (folhas de macieiras); Pragas (folhas de macieiras); Produção de maçã; Brasil; Maca; Macieira.
Ano: 2016 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1054492
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Planejamento territorial: análise espacial de área com mapas auto-organizáveis de Kohonen. Repositório Alice
SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SIQUEIRA, E. R. de; TEIXEIRA, O. A.; MORAES, A. da C.; SANTOS, A. V..
Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de análise espacial baseado na rede neural do tipo mapa auto-organizável de Kohonen (SOM, do inglês Self-Organizing Map) para detecção de áreas/zonas homogêneas a partir de dados geoespaciais multivariados.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistema de Informação Geográfica; Territorio rural; Planejamento territorial; Análise espacial; Redes neurais; Planejamento.
Ano: 2010 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/880945
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Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Repositório Alice
DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A..
Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Mineração de dados; Modelos de alerta; Ferrugem do cafeeiro; Redes neurais; Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Random forest; Support vector machines; Coffee rust; Neural networks.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971782
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Quantification of flooded areas of Pantanal by sub-pixel classification of modis time-series data. Repositório Alice
ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M..
Floods in the Pantanal affect the fish production and influence the dynamics of vegetation, also changing the meat production. The understanding of floods dynamics is crucial to infer the level of flooding, once it promotes changes in the whole plain. The understanding of floods dynamics is crucial to infer the level of flooding. MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images provide wide coverage of the Earthís surface with high temporal resolution, which are important features for flood monitoring. However, its moderate spatial resolution may cause the spectral mixing of different land cover classes within a single pixel. In this context, the objective of this study was to apply a methodology for sub-pixel classification using MODIS...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Áreas úmidas; Processamento de imagem; Reconhecimento de padrões; Redes neurais; Lógica difusa; Redes neuro-fuzzy; Pattern recognition; Neuro-fuzzy networks; Sensoriamento remoto; Remote sensing; Image analysis; Wetlands; Fuzzy logic; Neural networks.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1035883
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Simulating data envelopment analysis using neural networks: a new paradigm of efficiency measurement. Repositório Alice
BIONDI NETO, L.; COELHO, P. H. G.; MELLO, J. C. C. B. S. de; GOMES, E. G..
This article studies the creation of efficiency measurement structures of Decision-Making Units (DMUs) by using high-speed optimisation modules, inspired in the idea of an unconventional Artificial Neural Network (ANN) and numerical methods. In addition, the Linear Programming Problem (LPP) inherent in the Data Envelopment Analysis (DEA) methodology is transformed into an optimisation problem without constraints, by using a pseudo-cost function, including a penalty term, causing high cost every time one of the constraints is violated. The LPP is converted into a differential equations system. A non-standard ANN implements a numerical solution based on the gradient method.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Redes neurais; DEA; Análise de Dados.
Ano: 2003 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/17022
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Sistema para classificação automática de café em grãos por cor e forma através de imagens digitais. Repositório Alice
OYAMA, P. I. de C.; JORGE, L. A. de C.; RODRIGUES, E. L. L.; GOMES, C. C..
bitstream/item/184216/1/Cap.-7-Sistema-para-classificacao-automatica-de-cafe-em-graos-por-cor-e-forma-atraves-de-imagens-digitais..pdf
Tipo: Capítulo em livro científico (ALICE) Palavras-chave: Visão computacional; Classificação de café; Redes neurais; Reconhecimento de padrões; Café.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/950040
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Sistemas complexos: novas formas de ver a Botânica Rev. Bras. Bot.
Souza,Gustavo M.; Buckeridge,Marcos S..
Uma parte da ciência denominada Complexidade vem se desenvolvendo rapidamente durante os últimos 15 anos e as aplicações de tais ferramentas às Ciências Vegetais são iminentes. Na presente revisão, são apresentados conceitos básicos relacionados à Complexidade e dados alguns exemplos de suas aplicações em diferentes áreas da Botânica. O argumento principal deste trabalho é que a melhor compreensão e conseqüente aplicação de tais enfoques à taxonomia, fisiologia, anatomia e ecologia pelos botânicos provavelmente levará a uma ampliação considerável do que se sabe sobre os vegetais.
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Atrator; Botânica; Complexidade; Fractais; Redes neurais.
Ano: 2004 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-84042004000300002
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Utilizando filtragem de Kalman e redes neurais em uma estimação conjunta para melhoria de qualidade da análise de parâmetros físicos do solo com Tomografia Computadorizada de Raios X. Infoteca-e
CRUVINEL, P. E.; LAIA, M. A. de M.; SILVA, A. M. da.
2008
Tipo: Comunicado Técnico (INFOTECA-E) Palavras-chave: Filtragem de Kalman; Redes neurais; Qualidade; Tomografia computadorizada de raios X.
Ano: 2008 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/31736
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