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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorCOSTA, D. S.
dc.contributor.authorBALICO, L.
dc.contributor.authorADJ I TCHE, I. C. D.
dc.contributor.authorFIDELIS, E. G.
dc.contributor.authorSILVA, R.
dc.contributor.authorSANTOS, J.
dc.contributor.authorPEREIRA, M.
dc.contributor.authorOLIVEIRA, A.
dc.contributor.authorBENDAHAN, A. B.
dc.date.accessioned2022-07-11T16:19:39Z-
dc.date.available2022-07-11T16:19:39Z-
dc.date.created2022-07-11
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationIn: SEMANA NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA, 15., 2020, Boa Vista, RR. Inteligência Artificial: a nova fronteira da ciência brasileira: Boletim de resumos. Boa Vista, RR: 2020. Organizado por Rodrigo Leonardo Costa De Oliveira; Ivanise Maria Rizzatti, Thiago José Costa Alves; Juliane Marques de Souza; Katharine Coimbra Toledo. p. 144-148.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1144610-
dc.descriptionO objetivo deste trabalho é avaliar os 145 resultados do processo de aprendizagem de máquina utilizando três índices de vegetação para detecção de danos no capim Brachiaria brizantha CV. Marandu causados por lagartas.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAprendizagem de máquina
dc.subjectÍndices de vegetação
dc.subjectDrones
dc.subjectPragas de pastagem
dc.titleDetecção de infestação de lagartas em capim utilizando imagens obtidas por drones e aprendizagem de máquina.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
riaa.ainfo.id1144610
riaa.ainfo.lastupdate2022-07-11
dc.contributor.institutionELISANGELA GOMES FIDELIS, Cenargen; AMAURY BURLAMAQUI BENDAHAN, CPAF-RR.
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CPAF-RR)

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