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3DMCAP documentation: release 1.0. Infoteca-e
SANTOS, T. T..
This document is the user manual of a tool, 3DMCAP, developed by our Automation Group for photogrammetry using a single camera and a notebook computer. Our staff was able to use it to recover the three-dimensional structure of plants in greenhouses and in open fields, including vines, coffee trees, maize, sunflower, soybean eucalyptus trunks.
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Manual do usuário; Ferramenta 3DMCAP; Imagem digital; Visão computacional; Fotogrametria; Photogrammetry; Digital images; Image analysis; Computer vision.
Ano: 2018 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1102027
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A digital image processing-based automatic method for measuring rice panicle lengths. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A..
Abstract. This paper presents a new method based on digital image processing techniques such as color transformations and mathematical morphology, as well as on some specialist knowledge, to provide estimates for the lengths of rice panicles that have been removed from the plant. Results show that the method estimates are at least as accurate as those obtained by manual measurements, being robust under a wide variety of imaging setups and conditions. Another major advantage presented by this approach is the ability of providing estimates for several panicles at once, either by processing several image files in a single batch, by processing images containing a large number of panicles, or both.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Processamento de imagens; Imagem digital; Panículas de arroz; Rice panicles; Image processing; Oryza sativa; Digital images.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971740
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A study on CNN-based detection of psyllids in sticky traps using multiple image data sources. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; CASTRO, G. B..
Abstract: Deep learning architectures like Convolutional Neural Networks (CNNs) are quickly becoming the standard for detecting and counting objects in digital images. However, most of the experiments found in the literature train and test the neural networks using data from a single image source, making it difficult to infer how the trained models would perform under a more diverse context. The objective of this study was to assess the robustness of models trained using data from a varying number of sources. Nine different devices were used to acquire images of yellow sticky traps containing psyllids and a wide variety of other objects, with each model being trained and tested using different data combinations. The results from the experiments were used...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado profundo; Robustez de modelo; Variedade de dados; Redes neurais; Redes Neurais Convolucionais; Citrus huanglongbing; HLB; Imagens digitais; Deep learning; Model robustness; Data variety; Convolutional Neural Networks; Citrus; Neural networks; Digital images.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125315
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Análise micromorfométrica de agregados de um LATOSSOLO VERMELHO Distroférrico em diferentes sistemas de manejo - DOI: 10.4025/actasciagron.v31i1.6640 Agronomy
Cremon, Cassiano; UNEMAT; Rosa Júnior, Edgard Jardim; UFMS; Serafim, Milson Evaldo; UFMS; Ono, Fábio Benedito; UFLA.
O objetivo deste trabalho é caracterizar micromorfometricamente os agregados de um Latossolo submetido a diferentes formas de manejo do solo. O trabalho desenvolveu-se em um LATOSSOLO VERMELHO Distroférrico, de Dourados, Mato Grosso do Sul. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos casualizados com quatro repetições e os tratamentos foram arranjados em parcelas sub-subdivididas. Os tratamentos consistiram de dois sistemas de manejo (convencional e plantio direto), duas doses de gesso (zero e 2 t ha-1) e a utilização de duas culturas de verão (soja e milho). Os agregados foram coletados, nas profundidades de 0 a 10 e 10 a 20 cm, utilizando-se, nos procedimentos experimentais, os retidos no intervalo de diâmetro de 9,52 e 4,76 mm, após...
Palavras-chave: 5.02.01.07-7 Solos Florestais plantio direto; Imagens digitais; Agregados. no-tillage; Digital images; Aggregates.
Ano: 2009 URL: http://periodicos.uem.br/ojs/index.php/ActaSciAgron/article/view/6640
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Automatic classification of soybean diseases based on digital images of leaf symptoms. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A.; GODOY, C. V..
This paper presents an algorithm for automatic classification of diseases that produce symptons in soybean leaves.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Imagem digital; Processamento de imagens digitais; Classificação de doenças; Folhas de soja; Transformação de cor; Disease classification; Soybean leaves; Color transformation; Doença de planta; Digital images; Image analysis; Soybeans; Plant diseases and disorders.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1027254
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Automatic object counting in Neubauer chambers. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A..
Abstract- This paper presents a method to automate the object counting in Neubauer chambers. The proposed technique employs digital image processing to isolate the chamber grid markings and to identify each region of interest, which, in turn, enables the ability to perform the automatic counting for each region using the method that best suits the problem at hand. The technique?s implementation includes an interface that allows the selection and combination of multiple regions according to the needs of the experiment. The capabilities of the method are illustrated by tackling the difficult problem of counting spores of the Clonostachys rosea fungus.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Imagem digital; Processamento de imagens; Contagem de objetos; Câmara de Neubauer; Counting objects; Neubauer chamber; Digital images; Image processing.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/977746
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Classificação de níveis de degradação de pastagens em solos arenosos na bacia do alto Taquari (MS/MT) utilizando Modelo Linear de Mistura Espectral - MLME em imagens Landsat 5 TM. Repositório Alice
GALDINO, S.; MARINHO, M. de A.; SILVA, J. dos S. V. da.
Resumo: A degradação das pastagens é um dos maiores problemas da pecuária brasileira na atualidade. As áreas de solos arenosos na bacia do alto Taquari (BAT) recobertas por pastagens degradadas constituem importantes fontes de produção de sedimentos, que intensificam o assoreamento do rio Taquari no Pantanal. Assim, o presente trabalho teve por objetivo mapear e caracterizar diferentes níveis de degradação das pastagens cultivadas em solos arenosos na BAT empregando o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME). A partir de imagens Landsat 5 do período de abril e maio de 2010 foram geradas imagens reflectância das bandas 1 a 5 e 7 do sensor TM. Utilizando o MLME foi gerado a imagem abundância de solo exposto, em relação à qual e apoiado por trabalho de...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Processamento digital de imagens; Sensoriamento Remoto; Remote sensing; Digital images; Image analysis; Pantanal.
Ano: 2012 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/940573
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CLASSIFICATION OF MACAW PALM FRUITS FROM COLORIMETRIC PROPERTIES FOR DETERMINING THE HARVEST MOMENT REA
Costa,Anderson G.; Pinto,Francisco de A. de C.; Motoike,Sérgio Y.; Braga Júnior,Roberto A.; Gracia,Luis M. Navas.
ABSTRACT Macaw palm (Acrocomia aculeata) is a promising crop for biofuel production due to the high concentration of its fruit oil, but the harvest date is an issue to be better understood so it could be cultivated on an industrial scale. The aim of this study was to use the colorimetric properties of the macaw palm fruits to develop a neural network classifier to determine the ideal moment for harvesting, based on the oil content of the fruit mesocarp. During nine weeks of maturation were sampled 900 fruits of macaw palm fruits and the colorimetric properties of the RGB, HSI and CIELab color models were used to classify the fruits into immature and mature fruits. Kappa index and the overall accuracy values were used to access the classifier performance....
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Digital images; Maturation; Neural networks; Oil content.
Ano: 2018 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162018000400634
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Detecção de Giberela em trigo usando processamento digital de imagens na banda do infravermelho próximo. Infoteca-e
BARBEDO, J. G. A.; TIBOLA, C. S.; FERNANDES, J. M. C..
Dentre as principais doenças que atacam o trigo, a giberela é de particular interesse. Esta doença, além de causar perdas na produção, está associada também à presença da micotoxina chamada deoxinivalenol, a qual pode causar sérios problemas de saúde em pessoas e animais.
Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E) Palavras-chave: Giberela; Grãos de trigo; Imagens hiperespectrais; Digital image processing; Wheat kernels; Trigo; Doença de planta; Fusariose; Wheat; Cereal grains; Hyperspectral image; Digital images; Image analysis; Near-infrared spectroscopy; Fusarium head blight; Plant diseases and disorders.
Ano: 2014 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1010672
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Detecção do molhamento foliar por meio de análise de imagens. Repositório Alice
KARREI, M. A. Z.; DALLAGASPERINA, R. W.; BENVEGNÚ, T.; RIEDER, R.; HÖLBIG, C. A.; FERNANDES, J. M. C.; PAVAN, W..
2016
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Doença de planta; Imagem digital; Leaf wetness; Digital images; Plant diseases and disorders.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1067326
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Detecting and classifying pests in crops using proximal images and machine learning: a review. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A..
Abstract: Pest management is among the most important activities in a farm. Monitoring all different species visually may not be effective, especially in large properties. Accordingly, considerable research effort has been spent towards the development of effective ways to remotely monitor potential infestations. A growing number of solutions combine proximal digital images with machine learning techniques, but since species and conditions associated to each study vary considerably, it is difficult to draw a realistic picture of the actual state of the art on the subject. In this context, the objectives of this article are (1) to briefly describe some of the most relevant investigations on the subject of automatic pest detection using proximal digital...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Imagem digital; Imagens digitais; Monitoramento de pragas; Pest detection; Machine learning; Agricultural crops; Infestação; Inseto; Pest monitoring; Insects; Digital images.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125314
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Digital image processing techniques for detecting, quantifying and classifying plant diseases. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A..
Abstract. This paper presents a survey on methods that use digital image processing techniques to detect, quantify and classify plant diseases from digital images in the visible spectrum. Although disease symptoms can manifest in any part of the plant, only methods that explore visible symptoms in leaves and stems were considered. This was done for two main reasons: to limit the length of the paper and because methods dealing with roots, seeds and fruits have some peculiarities that would warrant a specific survey. The selected proposals are divided into three classes according to their objective: detection, severity quantification, and classification. Each of those classes, in turn, are subdivided according to the main technical solution used in the...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Processamento de imagens; Imagem digital; Image processing; Digital images.
Ano: 2013 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/976311
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Digitalização 3D de plantas por imagem para análise de arquitetura e fenótipo. Infoteca-e
SANTOS, T. T..
Introdução. Digitalização de plantas. Varredura a laser. Digitalização de plantas por visão estéreo. Noções básicas de visão estéreo. Reconstrução estéreo de plantas. Avanços recentes em reconstrução 3D de objetos. Resultados preliminares utilizando visão estéreo.
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Imagem digital; Computação gráfica; Digitalização de planta; Modelo 3D; Arquitetura de planta; Digital images; Plant architecture; Computer graphics.
Ano: 2011 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/923089
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Digitalização e tratamento de imagens para web usando o Adobe Photoshop versão 4.0. Infoteca-e
CARNEIRO, S. F. de A. G..
O objetivo deste trabalho é definir e detalhar uma sequência de instruções para que o usuário possa gerar, tratar e disponibilizar imagens para a Internet, com qualidade, usando o PhotoShop, versão 4.0.
Tipo: Fôlder / Folheto / Cartilha (INFOTECA-E) Palavras-chave: Imagem digital; Digitalização; Web; Internet; Digital images.
Ano: 2000 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/7869
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Dinâmica de uso da terra da bacia hidrográfica do rio Cará-Cará entre os anos de 2002 e 2010. Repositório Alice
MENGATTO JUNIOR, E. A.; SILVA, J. dos S. V. da; FERNANDES, C. M.; PARRON, L. M..
O objetivo deste trabalho foi avaliar a dinâmica de mudança do uso da terra, avaliando imagens de 2002 e comparando-as com as de 2010.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Segmentação; Imagens digitais; Geoprocessamento; Geoprocessing; Mapeamento; Digital images.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1056667
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Estado da arte das técnicas de contagem de elementos específicos em imagens digitais. Infoteca-e
BARBEDO, J. G. A..
Contagem de células. Contagem de bactérias e/ou colônias de bactérias. Contagem de árvores. Contagem de pessoas. Contagem de frutas. Contagem de estruturas específicas em amostras de solo. Contagem de colônias de fungos. Contagem de pólen. Contagem de espigas. Contagem de cromossomos. Contagem de ovos de Aedes Aegypti. Contagem de defeitos em madeira. Contagem detos. Contagem de peixes. Contagem de grãos. Contagem de esperma. Contagem de parasitas de malária. Contagem de plâncton. Contagem de larvas. Contagem de lesões causadas por cisticercose. Contagens em ovários. Contagem de pontos fluorescentes em células. Contagem de biscoitos com defeito. Contagem de elementos geológicos extraplanetários. Contagem de sedimentos na urina. Contagem de partículas de...
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Imagem digital; Processamento digital de imagens; Visão computacional; Contagem de objetos; Digital images; Image analysis.
Ano: 2012 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/930751
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Estimativa da fração coberta do solo em canavial usando imagens aéreas obtidas por Vants. Repositório Alice
LUCHIARI JUNIOR, A.; RODRIGUES, G. C.; CAMARGO NETO, J.; SILVA, F. C. da; JORGE, L. A. de C..
Considerando o crescente uso de imagens aéreas digitais obtidas por veículos aéreos não tripulados (Vants), o presente trabalho tem por propósito obter e analisar imagens digitais REG obtidas por câmera acoplada a um vant para estimar a fração coberta do solo na cultura da cana de açúcar plantada em diferentes arranjos espaciais.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Processamento de imagem aérea digital; Fração coberta do solo por planta; Veículos aéreos não tripulados; Image analysis; Digital images.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1027404
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Evaluación del desempeño de dos modelos de redes neuronales artificiales para clasificar flores de Petunia spp con base en color. Colegio de Postgraduados
Castillo Loaiza, Marcela.
En esta investigación se presenta la comparación en el desempeño de dos modelos de redes neuronales artificiales, el modelo perceptrón multicapa (MLP, por sus siglas en inglés Multilayer Perceptron) y la red neuronal probabilística (PNN, por sus siglas en inglés Probabilistic Neural Network) para clasificar imágenes digitales de flores de dos variedades de Petunia con base en diferentes espacios de color. Las variedades son Petunia multiflora (varios colores) y Petunia púrpura (un color de flor). Los datos de entrada se obtuvieron a partir de muestras de imagen correspondientes a áreas de flor, hoja y fondo. Cada pixel de las muestras de imagen se transformaron a los espacios de color RGB, LCH y CIE Lab y se asociaron tres clases para la variedad púrpura...
Palavras-chave: Red neuronal probabilística; Perceptrón multicapa; Imágenes digitales; Espacios de color; Probabilistic neural network; Multilayer perceptron; Digital images; Color espaces; Cómputo Aplicado; Maestría.
Ano: 2013 URL: http://hdl.handle.net/10521/2130
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Identificação de elementos específicos das folhas do algodoeiro em imagens com fundos complexos. Repositório Alice
BARBEDO, J. G. A..
Resumo: O uso de técnicas de processamento digital de imagens e visão computacional na análise foliar frequentemente depende de uma separação prévia das folhas das plantas do restante da cena. Essa segmentação pode ser um problema de difícil solução se as condições não são estritamente controladas, sendo particularmente desafiadores os casos em que várias folhas, muitas vezes sobrepostas, estão presentes na cena. Nesses casos, qualquer informação capaz de ajudar na localização das folhas é de grande utilidade. Nesse contexto, este artigo apresenta um método para identificar o nó principal e a nervura principal de folhas do algodoeiro, o que fornece informações valiosas sobre a posição e orientação dessas folhas. A única restrição à qual o método está...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Nervuras; Folhas do algodoeiro; Imagens digitais; Segmentação; Venations; Cotton leaves; Segmentation; Cotton; Digital images.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1000897
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Intelligent classification models for food products basis on morphological, colour and texture features Acta Agron. (Palmira)
Ganganagowder,Narendra Veernagouda; Kamath,Priya.
Abstract The aim of this research is to build a supervised intelligent classification model of food products such as Biscuits, Cereals, Vegetables, Edible nuts and etc., using digital images. The Correlation-based Feature Selection (CFS) algorithm and 2nd derivative pre-treatments of the Morphological, Colour and Texture features are used to train the models for classification and detection. The best prediction accuracy is obtained for the Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Simple Logistic (SLOG) and Sequential Minimal Optimization (SMO) classifiers (more than 80% of the success rate for the training/test set and 80% for the validation set). The percentage of correctly classified instances is very high in these...
Tipo: Journal article Palavras-chave: Algorithm; Digital images; Food classifiers; Prediction accuracy; Training/test.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-28122017000400486
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