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dc.contributor.authorMORAIS, P. A. O.
dc.contributor.authorSOUZA, D. M.
dc.contributor.authorMADARI, B. E.
dc.date.accessioned2023-03-16T11:50:32Z-
dc.date.available2023-03-16T11:50:32Z-
dc.date.created2023-03-16
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP. Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1152407-
dc.descriptionA textura do solo representa a distribuição quantitativa das partículas minerais menores que 2 mm: areia, argila e silte. Esses parâmetros viabilizam a classificação do solo e essa, por sua vez, orienta o manejo, a irrigação e a adição de insumos na agricultura. Se bem que, as metodologias usuais para análise textural são laboriosas e utilizam agentes químicos oxidantes. Além disso, essa análise tem sido a mais demandada dos laboratórios de fertilidade. Logo, são imprescindíveis estudos propositivos de metodologias alternativas que sejam operacionais e limpas. Nessa direção, esse estudo propõe a utilização de análise multivariada de imagens digitais para predição da textura do solo e sua posterior classificação. Para tanto, 53 amostras de solo diversificadas foram consideradas para análise textural pelo método da pipeta e para obtenção de imagens digitais no sistema de cor RGB (Red, Green, Blue) em formato bitmap (BMP). Extraiu-se as informações das imagens por histogramas de frequência para posterior Regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLS) que correlaciona as matrizes de dados das imagens com o parâmetro de interesse (argila ou areia) das amostras. Obteve-se um índice de acerto de 94,34 % na classificação utilizando os teores preditos de areia e argila pelos modelos PLS, quando comparado ao método convencional. Portanto, a predição textural do solo através de imagens é uma técnica promissora por ser limpa, operacional e apresentar exatidão satisfatória.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectImagem digital
dc.subjectModelo PLS
dc.subjectAnálise de imagens
dc.titlePredição da textura e classificação do solo através da análise multivariada de imagens digitais.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroTextura do Solo
dc.subject.thesagroClassificação do Solo
dc.description.notesEditores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.
dc.format.extent2p. 645-648.
riaa.ainfo.id1152407
riaa.ainfo.lastupdate2023-03-16
dc.contributor.institutionPEDRO AUGUSTO DE OLIVEIRA MORAIS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS
dc.contributor.institutionDIEGO MENDES DE SOUZA, CNPAFpor
dc.contributor.institutionBEATA EMOKE MADARI, CNPAF.por
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPAF)

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